Ippolitovich

В январе 2024 года ожидается мероприятие Samsung Galaxy Unpacked, на котором должны быть представлены флагманские смартфоны серии Galaxy S24, включая старшую модель S24 Ultra. Новый флагман, предположительно, получит титановый корпус взамен традиционному алюминиевому. И уже появилась возможность сравнить Samsung Galaxy S24 Ultra серебристого цвета с его предшественником — Galaxy S23 Ultra чёрного цвета. Сравнительные фото опубликовал аккаунт Ice Universe в соцсети X, но водяные знаки указывают, что у них другой источник. Наиболее заметное отличие нового устройства от его предшественника — более гладкая текстура корпуса из титанового сплава. Заметим, что опыт iPhone 15 Pro показал, что этот материал уступает нержавеющей стали по прочности. Общая толщина Samsung Galaxy S24 Ultra уменьшилась до 8,6 мм, а щель динамика на нижней грани теперь представляет собой не решётку, а сплошной вырез, что является потенциальной угрозой для качества звука. Вентиляционные отверстия перекочевали с нижней грани на верхнюю, поверхность стилуса S Pen стала плоской, а не выпуклой. Смартфон Samsung Galaxy S24 Ultra, вероятно, будет выгодно отличаться от своего предшественника по ощущениям — корпус с более гладкой текстурой приятнее держать в руках, а кнопки на корпусе стали шире, что тоже добавит удобства. Важнейший вопрос в том, будет ли смартфон из титанового сплава достаточно долговечным, но об этом судить ещё рано.

Вчера компания Google представила флагманскую большую языковую модель искусственного интеллекта (ИИ) Gemini. Нейросеть предназначена для целого ряда продуктов и сервисов, включая ИИ-чат-бота Bard, конкурента ChatGPT. Однако большинство пользователей, успевших протестировать обновлённый Bard на свежей нейросети, остались недовольны результатами. В своих блогах и материалах для прессы Google превозносит превосходную архитектуру и возможности Gemini, утверждая, что данная модель соответствует или даже превосходит по производительности другие ведущие модели генеративного ИИ, такие как GPT-4 от OpenAI. Однако первый опыт взаимодействия некоторых пользователей свидетельствует об обратном. Так, вчера Bard получил апгрейд в виде «облегчённой» версии модели под названием Gemini Pro. Пользователи сразу начали высказывать своё недовольство обновлением на страницах социальной сети X (бывший Twitter). К примеру, чат-бот не смог правильно предоставить простые факты, например, победителей премии «Оскар» 2023 года. При этом Gemini Pro неверно утверждает, что в прошлом году лучшим актёром стал Брендон Глисон (Brendan Gleeson), в то время как фактически победителем был Брендан Фрейзер (Brendan Fraser). При попытках пользователей задать этот же вопрос, можно в результате получить другой неправильный ответ. Похожая ситуация с вопросами касательно лучших фильмов: «На западном фронте без перемен» стал лучшим международным фильмом по мнению модели, «Говорят женщины» стал лучшим адаптированным сценарием, а «Пиноккио» — лучшим анимационным фильмом. Модель во всех этих примерах выдала некорректные ответы. Кроме того, Bard на базе Gemini продемонстрировал плохую производительность при переводах. К примеру, при попытках пользователей запросить у модели слово на французском языке, состоящее из 6 букв, Gemini выдаёт вариант из 7 букв. А как насчёт обобщения новостей? Gemini Pro, имея в своём распоряжении «Google Поиск» и «Google Новости», очевидно, может предоставить краткий обзор новостей. Как бы не так. Похоже, Gemini Pro не желает комментировать потенциально спорные темы новостей, предлагая пользователям... погуглить самим. При этом конкурент от OpenAI ChatGPT, напротив, легко справляется с этой задачей, предоставляя краткое изложение со ссылками на новостные статьи. Хотя доступна эта функция лишь платным подписчикам — бесплатная версия ChatGPT не подключена к интернету. Как и все генеративные модели ИИ, Gemini Pro не застрахован от «взлома», то есть от запросов, которые обходят защитные фильтры, пытающиеся предотвратить обсуждение спорных тем. Используя автоматизированный метод алгоритмического изменения контекста подсказок до тех пор, пока защитные фильтры Gemini Pro не перестанут работать, исследователи ИИ-безопасности из стартапа Robust Intelligence, продающего инструменты для аудита моделей, смогли заставить Gemini Pro предложить способы аморальных действий, например, кражи у благотворительной организации. Следует отметить, что Gemini Pro на текущий момент не является самой способной версией Gemini. Более продвинутая версия — Gemini Ultra — должна появиться на рынке в следующем году, в ИИ-чат-боте Bard и других продуктах. Поэтому сейчас Google сравнивает Gemini Pro с моделью конкурента GPT-3.5, которой уже около года, а не с последней версией GPT-4. Тем не менее, Google пообещала, что Gemini Pro улучшит рассуждения, планирование и понимание по сравнению с предыдущей моделью, используемой в Bard, и заявила, что Gemini Pro лучше справляется с обобщением контента, мозговым штурмом и написанием текста. Пока что этого не видно.

Руководитель проекта по созданию суперкомпьютера Dojo компании Tesla Ганеш Венкатараманан (Ganesh Venkataramanan) покинул свой пост. Его заменит один из директоров компании Tesla Питер Бэннон (Peter Bannon). Суперкомпьютер Dojo разрабатывается для обработки больших массивов данных для обучения автопилота для электромобилей Tesla. Венкатараманан, возглавлявший проект Dojo в течение последних пяти лет, уволился из компании в прошлом месяце. Питер Бэннон прежде занимал руководящую должность в Apple, а также работал в других технологических компаниях. До нового назначения в Tesla он в течение последних семи лет также занимал руководящие должности. Суперкомпьютер Dojo предназначен для обработки огромных массивов данных, включая видеофайлы, получаемые с камер автомобилей Tesla. Данные необходимы для обучения специализированного программного обеспечения для автономного вождения. В основе Dojo лежит фирменный чип D1 компании Tesla. В последние недели Tesla также установила оборудование для проекта Dojo в дата-центре в Пало-Альто, в Калифорнии. Проект подразумевает использование нескольких центров обработки данных, расположенных в разных местах.

Руководство климатической инициативы Frontier от имени группы компаний с участием Alphabet, Stripe, Shopify и других гигантов сообщило о заключении сделки стоимостью свыше $57 млн по удалению из атмосферы Земли свыше 158 тыс. т CO2 к 2028 году. Удалять углекислый газ будет стартап Lithos Carbon с помощью разбрасывания базальтовой крошки по сельскохозяйственным землям. Считается, что эта горная порода при выветривании связывает CO2 на тысячи лет. Горные породы при естественном выветривании связывают атмосферный углекислый газ, переводя его в плохорастворимые соединения. Но это крайне медленный процесс. Гораздо быстрее связывание происходит, если порода измельчена до состояния крошки и даже пыли. Тогда химические реакции идут быстрее и CO2 «минерализуется» завидными темпами. Искусственные процессы ускоренного выветривания назвали «усиленным выветриванием» и включили его в список потенциальных инструментов для борьбы с климатическими изменениями. Впрочем, благая идея затормозилась почти сразу. Во-первых, это дорого. По самым оптимистичным оценкам стоимость связывания тонны CO2 базальтом составит около $200. Компания Lithos Carbon собирается брать за это ещё больше — $370 за тонну. И это ещё недорого, говорят в стартапе, ссылаясь на практику прямого извлечения CO2 из атмосферы, которая стоит сегодня $600 за тонну. Но главным препятствием на пути реализации идеи ускоренного выветривания с помощью базальтовой крошки — это эфемерность показателей. Надёжных методик для оценки объёма поглощения CO2 в результате деятельности стартапа, нет. Им можно верить только на слово и на кое-какие расчеты учёных. Компания обещает, что будет точно знать, сколько углекислого газа поглотит базальтовая крошка, поскольку будет регулярно измерять кислотность почв и проводить другие химические экспертизы в местах ускоренного выветривания. Однако специалисты сомневаются, что покупатели услуг будут получать точные данные. Скорее всего, сетуют они, показатели будут завышенными, поскольку надёжных методик проверки эффективности метода нет. Тем не менее, Stripe, Alphabet, Shopify и McKinsey Sustainability. Autodesk, H&M Group, JPMorgan Chase, Workday, Zendesk, Canva и Boom Supersonic и ряд других компаний подписали соглашение по поглощению CO2 из воздуха с Lithos Carbon. Стартап берёт базальт в открытом карьере, измельчает его и раздаёт местным фермерам, которые с помощью внесения крошки в почву поддерживают её щелочной баланс. В почве крошка под воздействием влаги и воздуха связывает CO2 и грунтовыми водами выносит минералы в реки и моря, где порода будет удерживать углекислый газ в минеральных соединениях не меньше 10 тыс. лет. Компания Lithos Carbon обещает проследить за сохранением плодородия почв и качеством воздуха в регионе своей ответственности, ведь базальтовая пыль, поднятая в атмосферу, вряд ли добавит кому-то здоровья.

Apple объявила о выходе платформы MLX (ML Explore), предназначенной для разработки систем искусственного интеллекта, которые будут запускаться на компьютерах с её собственными процессорами Apple Silicon. Все необходимые компоненты доступны на GitHub. Цель проекта — упростить обучение и развёртывание моделей ИИ для исследователей, работающих на компьютерах Apple. Инструмент ориентирован не на потребителя, а на разработчиков, у которых теперь появилась мощная среда — есть похожие друг на друга API Python и API C++; поддерживается унифицированная память, то есть массивы данных находятся в общей памяти, и операции могут выполняться на центральном или графическом процессоре без копирования. Apple также представила набор примеров того, на что способен фреймворк MLX: обучение языковой модели — трансформера и его настройка с помощью LoRA; генерация текста с помощью языковых моделей LLaMA и Mistral; генерация изображений с помощью Stable Diffusion; распознавание речи с помощью Whisper. Apple осознала потребность в открытых и простых средах разработки систем машинного обучения — они позволят стимулировать дальнейшую работу в этой области. Важно, что MLX работает на чипах Apple, а они теперь используются во всех её продуктах, включая Mac, iPhone и iPad. Фреймворк задействует ресурсы центрального и графического процессоров, помогая добиться достаточно высокой производительности — возможно, в перспективе можно будет подключать ИИ-ускоритель Neural Engine, который также есть на этих чипах.

В начале этого года власти США приступили к реализации многолетней программы субсидирования для граждан покупки электромобилей североамериканской сборки, но с января правила будут ужесточены — наличие тяговой батареи китайского производства лишит электромобиль части субсидий. Китай подобные условия уже признал нарушением правил ВТО. Фактически, новые требования властей США устанавливают даже определённое пороговое содержание некоторых минералов, поставляемых из Китая, в составе тяговых батарей электромобилей, которые при реализации на территории первой из стран претендуют на получение субсидий из федерального бюджета. Чтобы лишиться половины этой субсидии, собираемому на территории Северной Америки электромобилю даже не нужно оснащаться тяговыми аккумуляторами китайского происхождения. Если полная сумма субсидии в этом году составляла до $7500 на один электромобиль определённого ценового диапазона, то при наличии в составе тяговой батареи некоторого количества добытых или обработанных в Китае компонентов сумма субсидии с первого января 2025 года сокращается вдвое до $3750. Наличие готовой батареи китайского производства приведёт к тем же последствиям с 1 января 2024 года. Ford и Tesla уже предупредили клиентов и партнёров, что некоторые начальные комплектации выпускаемых ими в Северной Америке электромобилей Mustang Mach-E и Model 3 соответственно смогут с января рассчитывать только на $3750 субсидии. Представители китайского министерства торговли, как поясняет Reuters, обвинили власти США в использовании нерыночных методов конкуренции: «Направленность на исключение продукции китайских предприятий из перечня субсидируемых изделий является типичной политикой, не ориентированной на соблюдение рыночных принципов». Китайский чиновник добавил, что многие состоящие в ВТО страны, включая Китай, выразили свою обеспокоенность дискриминационной политикой США, которая нарушает базовые принципы этой организации. Напомним, что обеспокоенные угрозой наполнения местного рынка недорогими китайскими электромобилями европейские власти решили начать расследование в отношении китайских коллег, подозревая их в предоставлении китайским производителям неоправданно крупных субсидий. Помимо субсидий на реализацию машин, поставщики электромобилей на рынок США, которые раскроют в составе тяговых аккумуляторов «китайский след», рискуют лишиться налоговых льгот в размере $6 млн на организацию локального выпуска тяговых батарей в США. Формально требования американских властей распространяются и на продукцию, получаемую из КНДР, России и Ирана, но Китай в силу своего доминирующего положения на рынке сырья для тяговых аккумуляторов становится главной жертвой нового правила. На уровне законопроекта также обсуждается ограничение по структуре капитала, которое не позволит компаниям с долей представителей «ненадёжных стран» более 25 % претендовать на получение профильных субсидий. «Стеклянные барьеры», возводимые США, по мнению представителей китайского торгового ведомства, причиняют вред развитию всей отрасли и технологий, имеющих отношение к сегменту электромобилей. Планы американских властей, по мнению китайской стороны, серьёзным образом ограничат развитие международной торговли и инвестиций. Аналитики Royal United Services оценивают ситуацию более сдержанно, утверждая, что США и Европа просто пытаются оградить свои профильные отрасли экономики от внешних рисков и обеспечить их выживание.

Исследователи из Городского университета Нью-Йорка (CUNY) подтвердили возможность сверхплотной записи данных в дефектах алмазов. В крошечном пространстве можно записать много уровней информации, подобно записи в многоуровневую ячейку флеш-памяти. Один квадратный дюйм такого носителя может содержать 25 Гбайт данных, как большой многослойный диск Blu-Ray, а надёжность хранения окажется невообразимой. Существует множество вариантов дефектов в кристаллах. Это устойчивые нарушения в кристаллической решётке, с которыми можно сделать много чего интересного. Например, использовать в качестве квантовых битов или в качестве ячеек для хранения данных. Другой вопрос — как туда записывать информацию и как потом считывать? Увы, практическая реализация обычно не поспевает за передовыми идеями. Учёные из CUNY испытали способ записи данных в виде изменения зарядов атомов в дефекте алмаза. Более того, один и тот же атом можно записать (зарядить) до разных уровней, если «посветить» на него разными длинами волн — светом разного цвета. Как следует из проделанной работы, сдвиг может быть очень и очень маленьким — значительно меньше дифракционного разрешения, что даст высочайшую плотность записи вплоть до работы с одиночными атомами. На экспериментальной установке учёные смогли добиться плотности записи в 25 Гбайт на квадратный дюйм. Они изменяли энергетические состояния атомов в азото-замещённых вакансиях в алмазе. «Это как зажечь маленькие цветные лампочки внутри кристалла», — популярно объясняют процесс исследователи. Для более серьёзного читателя данные об исследовании опубликованы в журнале Nature Nanotechnology. Уточним, эксперимент поставлен в условиях криогенного охлаждения. Данные записывались и перезаписывались при низких затратах энергии на эти операции. Для практического применения эта технология должна претерпеть критические изменения, что, возможно, произойдёт в ближайшем или не очень будущем.

На каждую тонну надводной части морского ветрогенератора необходимо четыре тонны подводного балласта, что делает такие проекты крайне затратными. Выход предложен в виде плавучих ветрогенераторов пирамидальной конструкции вместо традиционной «вентилятор на палочке». Ранее на этой неделе в США спущен на воду первый прототип такого ветрогенератора, что позволит оценить новшество в реальных условиях. Прототип в масштабе 1:16 спущен на воду недалеко от города Нью-Бедфорд в штате Массачусетс. Ранее компания T-Omega, предложившая уникальную конструкцию морского ветрогенератора, провела испытания на плавучесть прототипа в масштабе 1:60. Утверждается, что конструкция сможет выдержать волны высотой до 30 м. Конечной (или промежуточной) целью компании заявлено строительство 10-МВт ветровой установки высотой 119 м со сторонами 70 м и ротором диаметром 198 м. Ориентировочный вес установки составит от 1200 до 1800 т. Пирамидальная конструкция опоры на поплавках создаст две точки для поддержки оси ротора вместе с генератором. Две точки опоры для ротора уменьшат нагрузку на подшипники. Благодаря поплавкам и точке крепления якоря на дне конструкция будет самостоятельно разворачиваться по ветру. Для ремонта и обслуживания трапециевидный плавающий генератор можно будет отбуксировать в сухой док, что снизит стоимость обслуживания и исключит необходимость арендовать дорогостоящие плавучие краны. Похожий проект разрабатывает французская компания Eolink. В сентябре прошлого года она получила инвестиции на сумму около $23 млн от испанской компании Acciona Energy и фирмы по управлению проектами Valorem. На эти деньги будет построен 5-МВт прототип, который к 2024 году должен был пройти проверку на испытательном полигоне SEM-REV в французских водах Атлантического океана. Пока об этом не сообщалось. Добавим, морские ветрогенераторы обещают оказаться эффективнее прибрежных, поскольку ветра в открытом море, как правило, сильнее. Но в открытом море «вентилятор на палочке» — это практически невозможное решение ввиду больших глубин. Однако для плавучего ветрогенератора трапециевидный конструкции это не проблема. Бросить якорь — это не сваи вбивать. А какая экономия на материале… В идеале от подобных систем ожидают LCoE около $50 за МВт·ч, что очень и очень хорошо.

Чуть менее месяца назад, 11 ноября, произошло соединение Марса с Солнцем — звезда оказалась между Землёй и Марсом, в результате чего прервалась связь с находящимися на Красной планете и её орбите аппаратами. Это продолжалось две недели, и сейчас связь с марсоходами и орбитальными аппаратами восстановлена. Соединение Марса и Солнца происходит раз в два года — это явление доставляет некоторые неудобства, но не является катастрофой. Когда Солнце оказывается между Землёй и Марсом, радиосигналы с большой вероятностью блокируются горячим ионизированным газом, который извергается из солнечной короны. Если марсоход или любой другой марсианский аппарат получит искажённый сигнал, он может выполнить неправильную команду, так что попытка установить связь в этот момент может оказаться более рискованным предприятием, чем отсутствие таковой. Поэтому в NASA вводят 14-дневный «мораторий» на попытки выйти на связь с марсианским оборудованием, пока длится соединение. Последний такой мораторий в NASA закончился 25 ноября, после чего исследователи Марса свободно получили по каналам связи собранную за две недели информацию. Perseverance и Curiosity проводили погодные наблюдения, орбитальные аппараты Odyssey и Mars Reconnaissance Orbiter делали снимки марсианской поверхности, а станция MAVEN (Mars Atmosphere and Volatile EvolutioN) собирала данные о воздействии Солнца на марсианскую атмосферу. В минувшие выходные инженеры NASA JPL также восстановили связь с марсианским вертолётом Ingenuity и провели 393-метровый полёт аппарата, подготовив его к будущим миссиям.

Компания AMD выпустила свежий пакет графического драйвера Radeon Software Adrenalin Edition 23.12.1 WHQL. В него добавлена поддержка игр The Finals и Avatar: Frontiers of Pandora. Однако ключевыми особенностями свежего ПО компании AMD является изменение дизайна пользовательского интерфейса, а также возвращение технологии AMD HAGS, которая помогает планировщику задач Windows более эффективно управлять нагрузкой видеокарты. Что касается изменений в дизайне пользовательского интерфейса, то самые заметные связаны с вкладками «Home» и «Gaming». В первой появились иконки последних запущенных игр и возможность активировать профили HYPR-RX для каждой отдельной игры. На вкладке «Gaming» теперь можно узнать подробности о конкретных настройках в каждом профиле HYPR-RX. Также компания добавила новые настройки для отображения метрик производительности. Для них можно настроить фон и цвета текста, выбрать один из готовых профилей настроек, а также установить включение оверлея только при запуске игры. Также в драйвер добавили настройки энергосберегающего режима работы GPU под названием HYPR-RX Eco. Изначально эта функция будет доступна только владельцам видеокарт серии Radeon RX 7000. Драйвер Radeon Software Adrenalin Edition 23.12.1 WHQL расширяет поддержку функций FRTC, Radeon Super Resolutuion, оверлея, записи, а также потоковой передачи для игр с поддержкой OpenGL. Наконец, в новый драйвер вернули поддержку технологии Hardware Accelerated GPU Scheduling (HAGS), пропавшую из ПО AMD ещё в 2020 году. Указанная функция призвана улучшить работу планировщика задач Windows для более эффективного управления нагрузкой видеокарты. Список исправленных проблем: исправлены проблемы с завышенным энергопотреблением GPU в режиме ожидания при использовании двух мониторов с разными разрешениями; исправлены периодические заикания при работе с браузерами на базе Chromium в системах, где видеокарты Radeon RX 7000 используются совместно с дополнительными дисплеями, подключёнными к процессору серии Ryzen 7000; исправлена ошибка с некорректным отображением звёздного неба в игре Crysis Remastered; исправлена проблема с невидимыми текстурами в Final Fantasy X/ HD Remaster при игре на видеокартах Radeon RX 7000; исправлены графические ошибки в EA Sports WRC; устранены заикания в Overwatch 2 на видеокартах Radeon RX 6900 XT. Список известных проблем: периодическая рассинхронизация видео и звука при использовании функции записи видео в формате AV1 с помощью AMD Software: Adrenalin Edition; периодическое появление серого экрана после обновления драйвера на определённых моделях мониторов (например, Nixeus NX-EDG274K) при использовании видеокарт Radeon RX 7000; может наблюдаться падение производительности при некоторых лёгких нагрузках DirectML; оверлей показателей производительности может сообщать N/A вместо кадровой частоты в различных играх; периодическое мерцание некоторых текстур в игре War Thunder при использовании функции сглаживания 4x SAAA на видеокартах Radeon RX 7900 XTX. Скачать драйвер Radeon Software Adrenalin Edition 23.12.1 WHQL можно с официального сайта AMD.

Intel обвинила AMD в «продаже полуправды ничего не подозревающим потребителям» — компания использует устаревшую архитектуру Zen 2 в некоторых из своих мобильных процессоров серии Ryzen 7000. К настоящему моменту компания удалила изобличающую презентацию со своего сайта. В прошлом году AMD ввела новую схему наименования процессоров новой серии Ryzen 7000: первая цифра отражает модельный год, вторая — сегмент, а третья — архитектуру чипа. Так, на первый взгляд процессор AMD Ryzen 5 7520U может показаться новейшим продуктом, на что указывает первая цифра «7». Но получается, что этот чип основан на устаревшей архитектуре Zen 2, а не на актуальной Zen 4. «Ryzen 5 7520U построен на устаревшей архитектуре Zen 2, вышедшей в 2019 году! <..> Старая архитектура AMD скрыта у всех на виду!», — восклицает Intel в своей презентации. На одном из слайдов AMD сравнивается с продавцом «змеиного масла» — этим термином сегодня обозначается недобросовестный маркетинг. Это выступление со стороны Intel стало редким примером прямой атаки на конкурента, и компания из-за шумихи в прессе быстро удалила презентацию со своего сайта. В предостережении потребителей компания, конечно, права: большинство людей, покупающих ноутбуки на чипе AMD Ryzen 5 7520U, действительно не будет знать, что означает цифра «2» в его модельном индексе. Своей собственной маркетинговой стратегии Intel решила в этой презентации не касаться. А в 2021 году она выпустила процессор Core i9-11900K, у которого было восемь ядер, а не десять, как у предыдущего с индексом 10900K. Несколько лет подряд компания обозначала производственную технологию как 14nm, 14nm+ и 14nm++ просто потому, что застряла на этапе 14 нм. А в 2021 году просто назвала свои 10-нм чипы Intel 7, чтобы они выглядели конкурентоспособными на фоне продукции AMD с «честными» 7 нм. В этом году компания выпустила чипы Core 14 поколения, не имеющие никаких архитектурных отличий от процессоров 13 поколения — это было малозначительное обновление модельного ряда.

Образовательная платформа Skillbox совместно с биотех-лабораторией Neiry впервые использовала нейроинтерфейс для профориентации. Новая технология работают на данных об электрической активности мозга, помогая измерять поведенческие паттерны человека. Впервые нейроинтерфейс был протестирован на образовательной конференции EdCrunch. Участниками анализа были гости мероприятия. В ходе исследования было выявлено, что большинство людей предрасположены к таким профессиям, как UX/UI-дизайнер, бухгалтер, менеджер маркетплейсов, бизнес-аналитик, инженер по тестированию и специалист по кибербезопасности. Классическая методика профориентации, определяющая предрасположенности и навыки кандидата, предполагает методику тестирования, а также дальнейшую рефлексию в формате беседы со специалистом. Skillbox и Neiry впервые провели тестирование с помощью нейроинтерфейса. Такая технология позволяет проанализировать электрическую активность мозга и получить дополнительную информацию о предрасположенностях человека и его потенциале. Нейроинтерфейс измеряет ритмы головного мозга, включая замер индивидуальной частоты альфа-пика — генетически врожденной особенности активности мозга. Последняя у разных людей фиксируется в диапазоне от 7 до 13 Гц и является индивидуальным поведенческим паттерном человека, на основании которого можно сделать вывод о предрасположенности к различным типам специальностей. Люди, обладающие наиболее низкими частотами в альфа-диапазоне, проявляют больше оригинальности и креативности в решении нестандартных задач. А люди с высокими частотами — более рациональны и продуктивны в технических специальностях. «Показатель индивидуальной частоты альфа-пика — врожденная характеристика человека. У каждого она своя, уникальная, как отпечаток пальца. Знание своей частоты поможет нам лучше понять, почему некоторые из нас предпочитают постоянно переключаться между различными задачами и темами, в то время как другие предпочитают углубиться в одну конкретную область. Знание своей врожденной предрасположенности к определенным видам задач поможет человеку выбрать максимально подходящую профессию. Так в мире будет меньше несчастных людей и больше талантливых специалистов», — рассказал Александр Панов, CEO Neiry. Параметры предрасположенности человека к определенным действиям условно поделены на большие блоки: креатор, менеджер, гик. На основе этой информации формируется профиль человека. Команда Skillbox отобрала 18 востребованных профессий платформы по направлениям «Программирование», «Дизайн» и «Управление». Каждая из специальностей, в зависимости от набора компетенций, подходит тому или иному профилю. Так, например, показатель альфа-пика в 7 Гц характеризует человека как креатора. На основе этой информации ему были рекомендованы такие профессии, как графический дизайнер, дизайнер интерьеров, коммерческий иллюстратор. При проведении тестирования пользователь надевает на голову нейроинтерфейс (повязка или наушники с электродами, считывающими электроэнцефалограмму), подключенный к компьютеру. Для измерения на конференции использовались устройства Neiry, представляющие собой портативные нейроусилители. Далее для эффективного проведения исследования пользователю нужно закрыть глаза, расслабиться и постараться не думать ни о чем в течение 30 секунд для того, чтобы нейроинтерфейс мог откалиброваться и настроиться на индивидуальный паттерн мозговой активности и предоставить результаты. Всего измерения прошли более 140 человек. Каждый получил информацию по нескольким параметрам предрасположенности к определенным действиям. По этим данным участникам тестирования были предложены 5 наиболее релевантных профессий Skillbox. Самыми популярными специальностями оказались: UX/UI-дизайнер, бухгалтер, менеджер маркетплейсов, бизнес-аналитик, инженер по тестированию и специалист по кибербезопасности. «Мы видим большой потенциал в развитии и совершенствовании методик профориентации и не останавливаемся в своем стремлении помогать человеку лучше узнавать себя, свои желания и потребности. Именно в таком случае подход к выбору профессии будет осознанным, а результат обучения совпадет с воображаемой картинкой. В этом году мы уже представили на рынке первый комплексный продукт — профориентационный курс «Кем стать?». Он помогает прояснить внутреннюю мотивацию человека и сформировать его карьерную грамотность. В дальнейшем, применяя технологии, процесс самодиагностики станет еще более точным, что позволит студентам на выходе чувствовать себя востребованными в профессии и просто счастливыми», — поделилась Наталья Влодавская, директор по клиентскому опыту в Skillbox.

Официальные упоминания о намерениях Tesla выпустить электромобиль стоимостью до $25 000 впервые возникли ещё в 2020 году. К январю прошлого года Илон Маск (Elon Musk) дал понять, что за намеченные изначально три года машина на конвейер поставлена не будет. Теперь глава компании признаёт, что после паузы производитель снова уделяет внимание этому проекту на регулярной основе, а выпускать такую машину начнёт в Техасе. Глава Tesla ранее уже пояснял, почему считает важным начинать серийный выпуск новых моделей на предприятии в Остине. С некоторых пор рядом расположена штаб-квартира Tesla, что позволяет руководству и инженерам чаще вмешиваться в процесс подготовки новинки к массовому производству и оперативно вносить коррективы. По данным PC Mag, недавно Илон Маск дал видеоинтервью одному из экспертов в сфере автомобилестроения, и во время беседы с ним признался: «Мы очевидным образом работаем над недорогим электромобилем, который будет выпускаться в очень больших количествах. Мы в этой работе продвинулись достаточно далеко. Я пересматриваю производственные планы в этой сфере еженедельно, и считаю, что революционные методы производства, которые будут применяться при выпуске этой машины, просто снесут головы людям». Не особо вдаваясь в подробности, Маск пояснил, что новинка будет выпускаться на отдельной производственной линии нового поколения, которая существенно снизит себестоимость. Можно предположить, что новая модель, как минимум, будет использовать технологию изготовления крупных корпусных деталей кузова электромобиля методом литья под давлением. Этот уровень производственных технологий, как намекнул Илон Маск, будет значительно опережать все существующие на Земле автомобильные предприятия. Первые экземпляры нового электромобиля Tesla собирается выпустить на предприятии в Техасе, но в дальнейшем масштабирует производство на готовящемся к строительству предприятии в Мексике. Как и сообщалось ранее, оно изначально оптимизируется под выпуск перспективной недорогой модели электромобиля. В ходе интервью Маск признался, что дефицит полупроводниковых компонентов стал одной из причин задержки выхода электрического пикапа Cybertruck. Не исключено, что родственные причины повлияли и на процесс подготовки к производству недорогого электромобиля. Первоначально Маск в 2020 году обещал поставить его на конвейер за три года, но пандемия и дефицит чипов могли внести свои коррективы в эти планы.

Группа учёных из Иорданского технического университета им. Аль-Хусейна и Университета Катара смоделировала «солнечную» башню высотой около 200 м, которая смогла бы вырабатывать электроэнергию не только днём, но также и ночью. Вертикально ориентированные турбины в башне будут приводить в движение восходящий и нисходящий потоки воздуха, работая, таким образом, круглосуточно и без выходных. Система получила название TTSS (Twin technology solar system) или «солнечная система по двойной технологии». Гигантский коллектор тепличного типа диаметром 250 м будет собирать нагретый воздух с большой территории и выводить его через отверстие в центре диаметром 13,6 м. Поток воздуха, устремившийся в башню высотой 200 м, будет вращать большую турбину в основании трубы. Вокруг трубы при этом создаётся ряд из 10 сегментированных секций шириной 1,8 м каждая, охватывающий центральную трубу по окружности. В секциях воздух устремляется вниз, поскольку на высоте он будет более холодным, чем внизу. Для ускорения потока в верхней части каждой секции будет распыляться влага в виде тумана, что ещё сильнее охладит воздушные массы. В нижней части каждой секции будет по одной небольшой турбине. Предложенное решение будет работать не только днём, но также и ночью. На ночь центральная турбина будет отключаться, тогда как за счёт разности температур поток воздуха сверху вниз сохранится. Моделирование с учётом местных условий показало, что предложенный проект сможет выработать в общей сложности 753 МВт·ч электричества в год. Восходящий поток обеспечит 350 МВт·ч (но только при свете Солнца), а нисходящий в круглосуточной работе выработает около 400 МВт·ч. Остаётся вопрос заметного расхода воды на охлаждение воздуха туманом, поэтому проект будет ограничен в местах установки, хотя предложение обещает оказаться заманчивым для использования в пустынных районах с жарким климатом. Наконец, архитектура солнечной башни может гармонично сочетаться с арабской культурой, что придаст ей особое очарование, а это дорогого стоит.

Индийское космическое агентство ISRO чуть более трех месяцев назад добилось большого успеха, выполнив посадку спускаемого аппарата «Викрам» (Vikram) с луноходом «Прагъян» (Pragyan) на поверхность Луны. Как выясняется, это было лишь частью миссии «Чандраян-3», и в начале недели индийское агентство сообщило о том, что успешно вернуло двигательный модуль на высокую околоземную орбиту. Двигательный модуль использовался для доставки спускаемого аппарата «Викрам» на низкую лунную орбиту на высоте 100 км над поверхностью Луны. После этого в августе двигательный модуль был отправлен на окололунную орбиту высотой 150 км, где он использовался в рамках научного эксперимента по наблюдению за атмосферой Земли и измерению спектральных и поляриметрических характеристик с помощью прибора SHAPE (Spectro-polarimetry of Habitable Planet Earth). Спустя месяц выяснилось, что у космического аппарата остался запас более 100 кг топлива, благодаря чему имеется возможность выполнения дополнительных манёвров. И специалисты агентства решили продемонстрировать возможность своего двигательного модуля вернуться на околоземную орбиту, где его можно было бы продолжать использовать в рамках эксперимента SHAPE. «Было решено использовать имеющееся в модуле топливо для получения дополнительной информации для будущих лунных миссий и демонстрации стратегий выполнения миссии по возвращению образцов», — пояснило индийское космическое агентство в своём заявлении.

Компания Acer первой среди производителей анонсировала игровой ноутбук на базе представленных вчера процессоров AMD Ryzen 8040. Новинка под названием Nitro V 16 ожидается в продаже в США не ранее марта, а в других странах появится в апреле. Стоимость ноутбука будет начинаться с $999 или €1199. Производитель сообщил, что Nitro V 16 сможет предложить в качестве основы процессоры вплоть до восьмиядерного и 16-поточного Ryzen 7 8845HS с частотой до 5,1 ГГц на архитектуре Zen 4. Этот чип оснащён встроенной графикой Radeon 780M (RDNA 3) и обладает динамическим TDP от 35 до 45 Вт. Acer также отметила, что ноутбук Nitro V 16 будет поддерживать технологию Ryzen AI для ускорения приложений с искусственным интеллектом. Новинка также предложит 16-дюймовый дисплей с соотношением сторон 16:10, поддержкой разрешения 2560 × 1600 или 1920 × 1200 пикселей в зависимости от версии, и с частотой обновления до 165 Гц. В оснащение также войдут до 32 Гбайт ОЗУ DDR5-5600, SSD с PCIe 4.0 объёмом до 2 Тбайт и дискретная видеокарта вплоть до модели GeForce RTX 4060. Набор внешних портов Nitro V 16 состоит из одного USB4 Type-C, пары USB 3.2 Type-A, одного HDMI и считывателя карт памяти microSD. Беспроводные возможности новинке будет обеспечивать модуль Wi-Fi 6E.

Компания AMD в рамках мероприятия Advance AI официально представила специализированный ускоритель вычислений Instinct MI300X, предназначенный для работы с огромными объемами данных для генеративного ИИ и высокопроизводительных вычислительных нагрузок. Это самый мощный ускоритель вычислений в арсенале AMD. В основе Instinct MI300X используется архитектура CDNA 3 и чиплетная компоновка с использованием кристаллов, выполненных по 5- и 6-нм техпроцессам. Для сборки чипов применяется продвинутая 3D-упаковка и TSV-монтаж. Базовый слой чипа представлен четырьмя кристаллами I/O Die с поддержкой 128-канального интерфейса памяти HBM3, 256 Мбайт кеш-памяти Infinity Cache, поддержкой 64 линий PCIe 5.0 и 64 линий PCIe 4.0. Поверх кристаллов I/O Die установлены восемь кристаллов XCD, в каждом из которых содержится по 38 исполнительных блоков на архитектуре CDNA 3, что в сумме даёт 304 блока. Ускоритель оснащён 192 Гбайт памяти HBM3 с пропускной способностью в 5,3 Тбайт/с. Для объединения MI300X в кластеры предусмотрена поддержка шины Infinity Fabric четвёртого поколения. В целом в составе MI300X присутствуют 153 млрд транзисторов. AMD сравнивает MI300X с ИИ-ускорителями NVIDIA H100. Последний имеет 80 Гбайт HBM3 со скоростью 3,35 Тбайт/с. AMD заявляет, что MI300X обеспечивает паритет в задачах обучения ИИ, но в 1,6 раза превосходит конкурента в инференс-задачах (работе уже обученных систем ИИ). Например, AMD обещает увеличение скорости работы большой языковой модели Llama 2 с 70 млрд параметров в 1,4 раза, по сравнению с H100, а в работе модели Bloom с 176 млрд параметров MI300X обеспечит пропускную способность в 1,6 раза выше. Instinct MI300X можно будет объединять в системы из восьми ускорителей на одной плате. Такая платформа сможет конкурировать с системой NVIDIA H100 HGX, и при этом обеспечит более высокую производительность и значительно большой объём памяти, а последнее весьма важно для задач ИИ. Компания AMD называет Instinct MI300X самыми мощными ускорителями ИИ-вычислений. Платформа AMD из восьми MI300X обеспечивает производительность в 10,4 Пфлопс в операциях FP16 / BF16. Для сравнения, HGX-платформа из NVIDIA H100 в тех же задачах обеспечивает производительность в 7,9 Пфлопс. А объём памяти HBM3 у решения AMD в 2,4 раза больше, чем у платформы конкурента. AMD также представила новую программную платформу ROCm 6, оптимизированную для работы с ускорителями серии Instinct MI300. По словам компании, новое программное обеспечение улучшает работу ускорителей вычислений со специализированными библиотеками больших языковых моделей в 2,6 раза, а также привносит другие оптимизации, которые, в общем и целом, обеспечивают для MI300X в 8 раз более высокую производительность по сравнению с ускорителями MI250X, работающими с программной платформой ROCm 5. Вместе с Instinct MI300X компания AMD представила специализированные гибридные процессоры MI300A для дата-центров и высокопроизводительных вычислений (HPC). Фактически, это серверный гибридный процессор, объединяющий на одной подложке CPU и мощный ускоритель вычислений. В целом их структура очень похожа на компоновку MI300X, однако в MI300A используется только шесть блоков XCD на архитектуре CDNA 3. В них содержатся 146 млрд транзисторов. Ещё три чиплета в MI300A представлено вычислительными кристаллами CCD, в каждом из которых содержатся по восемь процессорных ядер Zen 4. То есть всего здесь имеется 24 ядра, которые работают на 48 потоков. Специализированные APU MI300A получили 128 Гбайт набортной памяти HBM3 с пропускной способностью 5,3 Тбайт/с. Компания AMD заявляет для Instinct MI300A производительность в 61 Тфлопс в операциях FP64 и 122 Тфлопс в операциях FP32. Также отмечается, что новинка обеспечивает вдвое более высокую производительность в расчёте на ватт потребляемой энергии, чем конкурирующее решение NVIDIA Grace Hopper. Последнее, напомним, сочетает в себе ускоритель NVIDIA и центральный процессор на базе Arm.

Сегодня Google объявила о запуске новой большой языковой модели Gemini. Вместе с ней компания представила свой новый ИИ-ускоритель Cloud TPU v5e (Tensor processing unit — тензорный процессор). Кластер на базе новых TPU состоит из 8960 чипов v5p и оснащён самым быстрым интерконнектом Google — скорость передачи данных может достигать 4800 Гбит/с на чип. Cloud TPU v5e оснащён 95 Гбайт памяти HBM3 с пропускной способностью 2765 Гбайт/с. Производительность в целочисленных операциях INT8 составляет 918 TOPS (триллионов операций в секунду), тогда как производительность в вычислениях на числах с плавающей запятой BF16 составляет 459 Тфлопс. Google утверждает, что новые чипы значительно быстрее, чем образец предыдущего поколения TPU v4. Новый Cloud TPU v5p предложит двукратное увеличение производительности в операциях с плавающей запятой (FLOPS) и трёхкратное увеличение объёма памяти с высокой пропускной способностью. По словам Google, новые ускорители TPU v5p способны обучать большие языковые модели, например GPT-3 со 175 млрд параметров, в 2,8 раза быстрее, чем TPU v4, и при этом с меньшими затратами энергии. Более того, благодаря второму поколению SparseCore, TPU v5p может обучать embedding-dense модели в 1,9 раза быстрее, чем TPU v4. Помимо повышения производительности, TPU v5p обеспечивает вдвое более высокий уровень масштабируемости, чем TPU v4, что в сочетании с удвоением производительности обеспечивает в четыре раза больше Флопс на кластер. Что интересно, по производительности на доллар v5p слегка проигрывает представленным недавно ускорителям TPU v5e. Однако последние можно собирать в кластеры лишь до 256 чипов, а один чип обеспечит лишь 197 Тфлопс в BF16 против 275 Тфлопс у TPU v4 и 459 Тфлопс у TPU v5p. «На ранней стадии использования Google DeepMind и Google Research демонстрировали двукратное ускорение рабочих нагрузок по обучению LLM на основе чипов TPU v5p по сравнению с производительностью, снятой с чипов текущего поколения TPU v4, – пишет Джефф Дин (Jeff Dean), главный научный сотрудник Google DeepMind и Google Research. – Широкая поддержка ML-фреймворков, таких как JAX, PyTorch, TensorFlow, и инструментов оркестровки позволят нам ещё эффективнее масштабироваться, используя чипы v5p. Благодаря второму поколению SparseCore мы также видим значительное улучшение производительности рабочих нагрузок при выполнении встраиваний. TPU жизненно важны для обеспечения наших самых масштабных исследований и инженерных работ на передовых моделях, таких как Gemini».

На мероприятии Advance AI компания AMD анонсировала мобильные процессоры Strix Point. Одной из ключевых особенностей данной серии станет нейронный движок (NPU) нового поколения — XDNA 2. По словам AMD, этот ИИ-сопроцессор обеспечит трёхкратное увеличение производительности в задачах ИИ по сравнению с NPU в составе процессоров Hawk Point, также анонсированных сегодня. Напомним, что чипы Hawk Point (Ryzen 8040) являются преемниками процессоров Phoenix (Ryzen 7040). Их запуск ожидается в первой половине будущего года. Процессоры Ryzen 8040 почти во всём в точности копируют предшественников, но оснащены обновлённым нейронным движком (NPU) для задач ИИ. Если чипы Ryzen 7040 обеспечивают производительность в 10 TOPS (триллионов операций в секунду) в ИИ-задачах, то новый NPU процессоров Ryzen 8040 обещает ИИ-производительность в 16 TOPS. Процессоры Strix Point, анонс которых ожидается в 2024 году, в свою очередь, обещают как минимум трёхкратное повышение ИИ-производительности по сравнению с Hawk Point, то есть по крайней мере до 48 TOPS. AMD не сообщила официальные названия будущих процессоров Strix Point. Будут ли это Ryzen 8050 или Ryzen 9050 — неизвестно. Однако известно, что указанные процессоры будут использовать ядра Zen 5, 4-нм технологический процесс производства и будут оснащаться встроенными графическими ядрами с архитектурой RDNA 3+, также известной как Navi 3.5. Никаких дополнительных подробностей о новых чипах компания AMD, к сожалению, не предоставила, оставив, вероятно, детали для своей презентации на CES 2024.

В рамках мероприятия Advance AI компания AMD неожиданно представила новую серию мобильных процессоров Ryzen 8040 с кодовым именем Hawk Point. Традиционно анонс мобильных процессоров происходит в начале года, в рамках международной выставки электроники CES. Судя по всему, в этот раз AMD решила не ждать дополнительный месяц и заранее рассказать о том, какие чипы будут использоваться в ноутбуках 2024 года выпуска. В состав серии Ryzen 8040 вошли девять моделей процессоров — пять высокопроизводительных моделей 8040HS и четыре энергоэффективных модели 8040U. Все новинки используют ядра Zen 4 и оснащены графическими ядрами RDNA 3. Новинки полностью повторяют своих предшественников серии Ryzen 7040 — даже тактовые частоты остались неизменными. Единственной особенностью процессоров серии Ryzen 8040 является обновлённый аппаратный блок Ryzen AI — он же нейронный процессор (XDNA NPU) для ускорения работы ИИ-алгоритмов, разработанный Xilinx. Флагманской моделью серии процессоров Hawk Point является Ryzen 9 8945HS. Чип предлагает 8 ядер с поддержкой 16 виртуальных потоков и работает на частоте до 5,2 ГГц. Показатель энергопотребления у процессора динамический и варьируется от 35 до 54 Вт. В составе чипа присутствует встроенная графика Radeon 780M на архитектуре RDNA 3 с 12 исполнительными блоками. Модель Ryzen 7 8845HS обладает практически теми же характеристиками, но её максимальная тактовая частота на 100 МГц ниже. Примечательно, что линейка процессоров Hawk Point разделена на две подсерии — xx45HS и xx40HS. Ключевое отличие между ними заключается в том, что последние предлагают более низкий диапазон динамического показателя TDP, который варьируется от 20 до 30 Вт. Например, тот же Ryzen 7 8840HS обладает такой же максимальной тактовой частотой, что и модель 8845HS, но при меньшем TDP. Разница межуд чипами заключается в базовых частотах: у Ryzen 7 8840HS она составляет 3,3 ГГц, тогда как у Ryzen 7 8845HS — 3,8 ГГц. В состав серии также входят шестиядерные и 12-поточные модели Ryzen 5 8645HS и Ryzen 5 8640HS с частотами 5,0 и 4,9 ГГц соответственно. Указанные чипы оснащены встроенными графическими ядрами Radeon 760M и также отличаются показателями TDP и базовыми частотами. Энергопотребление моделей xx45HS составляет 35–54 Вт, а моделей xx40HS — 20–30 Вт. В рамках линейки Ryzen 8040U представлены модели с динамическим показателем TDP от 15 до 30 Вт, с количеством ядер от четырёх до восьми и с частотой до 5,1 ГГц. Примечательно, что модели Ryzen 5 8540U и Ryzen 3 8440U не оснащены нейронным движком XDNA, поскольку в их основе используется обновлённые кристаллы Phoenix2, также не имеющие такой поддержки. По словам AMD, обновлённый нейронный движок XDNA NPU процессоров Ryzen 8040 до 40 % эффективнее в задачах ИИ по сравнению с тем, что используется в серии процессоров Ryzen 7040. На практике его производительность выросла с 10 TOPS (триллионов операций в секунду) до 16 TOPS в визуальных моделях и Llama2. Компания также сравнила обычную производительность процессоров Ryzen 8040. AMD заявляет, что её новинки обеспечивают до 1,1 более высокую многопоточную и до 1,8 более высокую игровую производительность, а их быстродействие в задачах, связанных с созданием цифрового контента, в 1,4 раза выше, чем у конкурента. Свои выводы AMD построила на сравнении с мобильным Intel Core i9-13900H. Запуск процессоров Ryzen 8040 ожидается в первой половине 2024 года. Более точную дату AMD не сообщила. Отмечается, что чипы уже поставляются OEM-партнёрам компании.

Парижский стартап Biomemory выпустил устройство, которое позволяет владельцам хранить до 1 Кбайт данных в синтетической ДНК. Устройство выполнено в формате банковской карт и стоит $1000. Заявленный срок хранения информации составляет 150 лет. Данные кодируются и расшифровываются в специализированной лаборатории, первоначальный процесс преобразования 1 Кбайт данных или 1024 символа занимает около восьми часов. Biomemory ожидает первых заказов уже в январе 2024 года. Принцип работы устройства основан на преобразовании цифровой информации из двоичного кода в нуклеотиды, составляющие ДНК — аденин (А), цитозин (С), гуанин (G) и тимин (Т), которые затем могут быть расшифрованы компанией, когда владелец захочет получить доступ к своим данным. Представленное ДНК-хранилище гораздо менее энергозатратно, чем существующие системы хранения данных, к тому же Biomemory заявляет, что её карта ДНК подходит для вторичной переработки, а процесс её производства полностью основан на биологических источниках. «Хотя хранение одного килобайта данных в виде кода ДНК может показаться скромным по сравнению с традиционными методами хранения, оно представляет собой значительный прорыв в технологии хранения ДНК», — считает генеральный директор Biomemory Эрфане Арвани (Erfane Arwani). По его словам, компания планирует продлить гарантию целостности данных до 1000, а затем до 10 000 лет, одновременно стремясь увеличить ёмкость устройства для хранения более крупных файлов, таких как фотографии, документы и мультимедиа. Хранение цифровых данных в ДНК не является новой концепцией, и ряд других компаний работают над тем, чтобы сделать это решение долгосрочного хранения жизнеспособным. В 2022 году компания Catalog Technologies закодировала в ДНК 200 000 слов из восьми трагедий Шекспира и сделала первый шаг в вычислении ДНК, продемонстрировав способность искать ключевые термины запроса в данных. Другой стартап по хранению ДНК — Iridia — планирует предложить услуги для хранения архивов и «холодных данных» в 2026 году. Существуют и другие подходы к долгосрочному хранению данных, в том числе система Microsoft Project Silica, которая в настоящее время может хранить 7 Тбайт в течение 10 000 лет на стеклянной пластине. Стартап Cerabyte рассчитывает использовать керамику с лазерной гравировкой, чтобы обеспечить сохранность данные в течение тысяч лет.

Компания Xiaomi анонсировала смартфон Redmi 13C 5G, который пополнит ассортимент доступных устройств компании. Новинка поддерживает работу в сетях связи пятого поколения, а также имеет довольно продвинутую основную камеру и несколько необычный дизайн тыльной стороны корпуса. Разработчики оснастили устройство 6,74-дюймовым дисплеем IPS с поддержкой разрешения 1600 × 720 пикселей (соответствует формату HD+) и частотой обновления 90 Гц. От механических повреждений дисплей защищает стекло Corning Gorilla Glass. Сканер отпечатков пальцев интегрирован в кнопку блокировки смартфона, расположенную на боковой поверхности корпуса. В верхней части экрана имеется каплевидный вырез, в котором размещена 5-мегапиксельная селфи-камера, поддерживающая съёмку видео 1080p на скорости 30 кадров в секунду. Основная камера устройства объединила в себе 50-мегапиксельный сенсор (f/1.8) и вспомогательный датчик на 0,8 Мп. Redmi 13C 5G получил процессор MediaTek Dimensity 6100 Plus (два ядра Cortex-A76 с частотой до 2,2 ГГц и шесть ядер Cortex-A55 с частотой до 2,0 ГГц), выполненный по техпроцессу 6 нм. За обработку графики отвечает ускоритель Mali-G57 MP2. Покупатели смогут выбирать между версиями устройства с 4, 6 или 8 Гбайт оперативной памяти и накопителем на 128 или 256 Гбайт. При необходимости хранилище можно расширить за счёт использования карты памяти microSD. Источником энергии стала аккумуляторная батарея на 5000 мА·ч с поддержкой зарядки мощностью до 18 Вт. Для подключения зарядного устройства предусмотрен интерфейс USB Type-C. При этом смартфон поставляется с адаптером, который обеспечивает зарядку мощностью 10 Вт. В конструкции предусмотрен 3,5-миллиметровый разъём для подключения гарнитуры, а за беспроводные подключения отвечают адаптеры Wi-Fi 802.11 a/b/g/n/ac и Bluetooth 5.3. Смартфон поставляется с Android 13 с фирменным интерфейсом MIUI 14. В розничную продажу аппарат поступил в чёрном, зелёном и серебристом вариантах цветового исполнения корпуса. Приобрести Redmi 13C 5G с 4 Гбайт ОЗУ и 128 Гбайт ПЗУ можно за $120, версия с 6 Гбайт ОЗУ и 128 Гбайт ПЗУ оценена в $140, а за вариант с 8 Гбайт ОЗУ и 256 Гбайт ПЗУ придётся заплатить $160.

Интерфейсы UEFI, загружающие устройства Windows и Linux, могут быть взломаны с помощью вредоносных изображений логотипов. Миллиарды компьютеров под управлением Windows и Linux практически от всех производителей уязвимы к новой атаке, которая запускает вредоносную микропрограмму на ранних этапах загрузки. Таким образом система оказывается заражена вирусов, который практически невозможно обнаружить или удалить с помощью существующих механизмов защиты. Атака, названная исследователями LogoFAIL, отличается относительной простотой осуществления, широтой охвата моделей потребительского и корпоративного класса, которые подвержены ей, и высоким уровнем контроля над ними. Во многих случаях LogoFAIL может быть удалённо выполнен через эксплойт с использованием техник, которые не могут быть обнаружены традиционными продуктами для защиты конечных точек. А поскольку эксплойты запускаются на самых ранних стадиях процесса загрузки, они способны обойти множество защитных средств, включая общепринятую в отрасли систему Secure Boot и другие средства защиты от Intel, AMD и других производителей железа, разработанные для предотвращения заражения так называемыми буткитами. LogoFAIL представляет собой совокупность двух десятков недавно обнаруженных уязвимостей, которые годами, если не десятилетиями, скрывались в унифицированных расширяемых интерфейсах встроенного ПО, отвечающих за загрузку современных устройств, работающих под управлением Windows или Linux. Обнаружение этих уязвимостей — результат почти годовой работы компании Binarly, которая помогает клиентам выявлять и защищать уязвимые системы. Затронуты продукты компаний, которые представляют почти всю экосистему x64-86 и ARM. Это и такие поставщики UEFI, как AMI, Insyde и Phoenix (их ещё называют IBV или независимыми поставщиками BIOS); производители устройств, такие как Lenovo, Dell и HP; и производители процессоров, включая Intel, AMD и разработчиков Arm-процессоров. Исследователи обнародовали информацию об атаке в среду на конференции по безопасности Black Hat в Лондоне. Как следует из названия, LogoFAIL затрагивает логотипы, в частности логотипы продавца оборудования, которые отображаются на экране устройства в самом начале процесса загрузки, пока UEFI еще работает. Парсеры изображений в UEFI всех трех основных поставщиков UEFI имеют около десятка критических уязвимостей, которые до сих пор оставались незамеченными. Заменяя легитимные изображения логотипов на идентичные, специально созданные для использования этих ошибок, LogoFAIL позволяет выполнить вредоносный код на самом ответственном этапе процесса загрузки, который известен как DXE (Driver Execution Environment). «Если на этапе DXE удается выполнить произвольный код, то для безопасности платформы все кончено, — утверждают в своём отчёте исследователи из компании Binarly, обнаружившей уязвимости. — С этого этапа мы получаем полный контроль над памятью и диском целевого устройства, включая операционную систему, которая будет запущена». После этого LogoFAIL может доставить «полезную нагрузку» второго этапа, которая сбрасывает исполняемый файл на жёсткий диск ещё до запуска основной ОС. В следующем видеоролике показан пробный вариант эксплойта, созданный исследователями. На заражённом устройстве — Lenovo ThinkCentre M70s 2-го поколения, работающем на 11-м поколении Intel Core с UEFI, выпущенным в июне, — работают стандартные средства защиты прошивки, включая Secure Boot и Intel Boot Guard. В своём письме основатель и генеральный директор Binarly Алекс Матросов (Alex Matrosov) написал: «LogoFAIL — это недавно обнаруженный набор уязвимостей высокого уровня безопасности, затрагивающих различные библиотеки парсинга изображений, используемые в системных прошивках различных производителей в процессе загрузки устройства. В большинстве случаев эти уязвимости присутствуют в эталонном коде, что оказывает влияние не на одного производителя, а на всю экосистему, включающую этот код и производителей устройств, в которых он используется. Эта атака может дать угрожающему агенту преимущество в обходе большинства решений по защите конечных точек и предоставить скрытый буткит прошивки, который будет сохраняться в капсуле прошивки с изменённым изображением логотипа». Существует несколько способов использования LogoFAIL. Удалённые атаки осуществляются путем использования непропатченной уязвимости в браузере, медиаплеере или другом приложении и использования полученного административного контроля для замены легитимного изображения логотипа, обрабатываемого в начале процесса загрузки, на идентичное, использующее дефект парсера. Другой способ — получить короткий доступ к уязвимому устройству, пока оно разблокировано, и заменить легитимный файл изображения на вредоносный. В любом случае вредоносный логотип заставляет UEFI выполнять созданный злоумышленником код во время важной фазы DXE при каждой загрузке устройства. Выполняя код на этом раннем этапе, когда происходит большая часть инициализации системы, эксплойт перехватывает весь последующий поток выполнения, что позволяет ему обойти такие средства защиты, как Secure Boot и аппаратные механизмы проверки загрузки, такие как Intel Boot Guard, AMD Hardware-Validated Boot или ARM TrustZone-based Secure Boot. В зависимости от того, как настроен UEFI, простая команда копировать/вставить, выполняемая вредоносным образом или с физическим доступом, во многих случаях является всем необходимым для помещения вредоносного образа в так называемый ESP (сокращение от EFI System Partition) — область жёсткого диска, где хранятся загрузчики, образы ядра и любые драйверы устройств, системные утилиты и другие файлы данных, необходимые до загрузки основной ОС. У такого подхода есть серьёзные преимущества. Во-первых, на жёсткий диск никогда не попадает исполняемый код — этот метод известен как «бесфайловое вредоносное ПО», которое затрудняет обнаружение антивирусами и другими типами программного обеспечения для защиты конечных точек. Ещё одно преимущество: после создания образа устройство остается заражённым даже при переустановке операционной системы или замене основного жёсткого диска. Если системная прошивка на базе UEFI настроена на корректное использование таких средств защиты, как Intel Boot Guard, и имеет немодифицируемый логотип, подбросить вредоносный образ в ESP невозможно. Однако во многих случаях можно запустить свободно распространяемый программный инструмент с сайта IBV или производителя устройства, который «перезаливает» прошивку из операционной системы. Чтобы пройти проверку безопасности, инструмент устанавливает ту же самую прошивку UEFI с криптографической подписью, которая уже используется, изменяя только изображение логотипа, которое не требует действительной цифровой подписи. Во многих случаях инструмент IBV имеет цифровую подпись, что снижает вероятность вмешательства средств защиты конечных точек. В презентации, представленной в среду, исследователи привели следующее изображение, иллюстрирующее работу атак LogoFAIL. В документе, сопровождающем презентацию, исследователи отмечают следующее: «Как видно из предыдущего рисунка, атаку LogoFAIL можно разделить на три разных этапа. Сначала злоумышленник готовит образ вредоносного логотипа, сохраняет его в ESP или в неподписанном разделе обновления прошивки и перезагружает устройство. В процессе загрузки уязвимая прошивка загружает вредоносный логотип из ESP и разбирает его с помощью уязвимого парсера изображений, что позволяет злоумышленнику перехватить поток выполнения, используя уязвимость в самом парсере. Используя эту угрозу, злоумышленник может добиться выполнения произвольного кода на этапе DXE, что означает полный крах безопасности платформы. Вкратце, каково же влияние наших находок и что делает LogoFAIL таким опасным? Как мы видим на предыдущем рисунке: LogoFAIL не требует физического доступа к устройству. Поскольку он может быть выполнен полностью из операционной системы, он полностью разрушает любые границы безопасности между ОС и прошивкой. Современные средства защиты «под ОС», такие как Secure Boot, также совершенно неэффективны для борьбы с этой угрозой. Атаки, начинающиеся на уровне прошивки, позволяют установить буткит и подорвать любой механизм безопасности на уровне ОС, оставаясь при этом совершенно необнаружимыми для решений по обнаружению систем безопасности. Поскольку LogoFAIL нацелен на код, специфичный для UEFI, эта новая угроза не ограничивается одной архитектурой, а является еще одним примером межкремниевой эксплуатации, которая затрагивает как x86, так и ARM-устройства». Исследователи обнаружили уязвимости, прогнав парсеры образов UEFI через инструмент, известный как фаззер. Фаззеры предназначены для выявления ошибок в программировании путем многократного выполнения небольших фрагментов кода с небольшими изменениями входных данных. Каждый раз, когда происходит сбой, фаззер отмечает адрес памяти, где он произошел, и входные данные, которые его вызвали. Дальнейший анализ с использованием других инструментов и процессов позволил исследователям выделить ошибки, позволяющие выполнить произвольный код или другие типы уязвимостей. «Когда кампания завершилась, мы были ошеломлены количеством найденных сбоев — настолько, что сортировать их вручную было довольно сложно», — пишут исследователи. В общей сложности они выявили 24 уникальные первопричины, 13 из которых, по их мнению, можно использовать. Полученные результаты поднимают сложный вопрос: если фаззеры выявили так много уязвимостей, которые можно использовать, почему разработчики UEFI (часто называемые IBV или независимыми поставщиками BIOS) и OEM-производители, продающие устройства, не воспользовались этими инструментами и не исправили основные ошибки? Исследователи Binarly продолжили: «Этот процесс сортировки дал нам хорошее понимание первопричин, лежащих в основе этих ошибок. Хотя они охватывают широкий спектр проблем безопасности программного обеспечения, основной темой является отсутствие проверки данных, предоставляемых злоумышленниками. Например, на первом скриншоте показана ошибка в BMP-парсере AMI: указатель «Image» инициализируется путем добавления к начальному адресу изображения (&Header->CharB) поля заголовка «ImageOffset». Поскольку это смещение может быть задано злоумышленником произвольно, переменная «Image» может указывать практически на любое место в памяти. Второй скриншот взят из парсера PNG в AMI, и он содержит не одну ошибку, а две. Первая ошибка - это отсутствие проверки на возвращаемое значение функции «EfiLibAllocateZeroPool», которая в случае неудачи возвращает NULL. Вторая ошибка - это целочисленное переполнение 32-битного целого числа, представляющего размер выделения. Когда злоумышленник устанавливает переменную «PngWidth» в большое значение, умножение на два приводит к тому, что результат переполняется и становится маленьким значением (например: 0x80000200 * 2 = 0x400). Таким образом, злоумышленник может принудительно выделить буфер, который слишком мал для хранения декодированных PNG-данных, и таким образом переполнить буфер, когда он будет использоваться. Результаты нашей фаззинговой кампании однозначно говорят о том, что ни один из этих парсеров изображений никогда не тестировался IBV или OEM-производителями. Мы можем с уверенностью утверждать это, потому что фаззер смог найти несколько сбоев после нескольких секунд работы, и мы обнаружили сбои почти в каждом парсере, который мы тестировали». Поскольку уязвимости парсера изображений, используемые LogoFAIL, находятся в UEFI, компьютеры Mac, смартфоны и другие устройства, использующие альтернативные механизмы загрузки, не пострадали. Интересно, что даже когда Apple использовала UEFI для загрузки предыдущего поколения компьютеров Mac с процессорами Intel, они все равно не были уязвимы к LogoFAIL. Причина: Apple жёстко закодировала файлы образов в UEFI, что сделало невозможным подмену легитимного образа на вредоносный аналог. Будучи разработчиком как аппаратного, так и программного обеспечения для компьютеров Mac, Apple имела такую возможность. Разнообразие экосистем, вращающихся вокруг платформ Windows и Linux, требует большей гибкости. Многие устройства, продаваемые Dell, не поддаются прямой эксплуатации, поскольку файлы образов защищены Intel Boot Guard, что делает невозможным их замену даже при физической атаке. В качестве дополнительной меры многие устройства Dell не позволяют настраивать логотип. Несмотря на то, что эти меры эффективно закрывают поверхность атаки LogoFAIL, Binarly рекомендует исправлять уязвимости, связанные с разбором изображений высокой степени опасности, «поскольку они представляют собой опасность, которая может случайно превратиться в проблему безопасности». LogoFAIL основывается на большом массиве исследований, проведённых более чем за десять лет. Впервые перехват последовательности загрузки путём использования ошибок разбора изображений в UEFI был продемонстрирован в 2009 году в презентации Black Hat исследователями Рафалом Войтчуком (Rafal Wojtczuk) и Александром Терешкиным (Alexander Tereshkin). С тех пор постоянно появляются новые открытия, как в последующих исследованиях, так и, в некоторых случаях, в атаках, обнаруженных в реальном мире. Первый известный случай реальной атаки с использованием возможностей UEFI произошел в 2018 году с обнаружением вредоносного ПО, получившего название LoJax. LoJax, представляющий собой переработанную версию легального противоугонного программного обеспечения, известного как LoJack, был создан хакерской группой, известной под такими названиями, как Sednit, Fancy Bear и APT 28. Вредоносная программа была установлена удалённо с помощью инструментов, способных считывать и перезаписывать части флэш-памяти прошивки UEFI. В 2020 году исследователи обнаружили второй известный случай атаки реального вредоносного ПО на UEFI. При каждой перезагрузке заражённого устройства UEFI проверял наличие вредоносного файла в папке запуска Windows и, если его не было, устанавливал его. Исследователи из компании Kaspersky, обнаружившей вредоносную программу и назвавшей её «MosaicRegressor», до сих пор не знают, как произошло заражение UEFI. Один из вариантов — ПК получили поддельное обновление UEFI. Другой вариант — получение короткого физического доступа к устройству и использование специально разработанного USB-накопителя для заражения UEFI. С тех пор стало известно о нескольких новых буткитах UEFI. Их отслеживают под такими названиями, как ESpecter, FinSpy и MoonBounce. В ответ на эти угрозы производители устройств начали внедрять меры по защите процесса загрузки UEFI. Ключевым средством защиты является Secure Boot — общепромышленный стандарт, использующий криптографические подписи, чтобы гарантировать, что каждая часть программного обеспечения, используемого при загрузке, доверена производителем компьютера. Secure Boot призван создать цепочку доверия, которая не позволит злоумышленникам заменить предназначенную для загрузки вредоносную микропрограмму. Если хоть одно звено в цепочке запуска не распознано, Secure Boot не позволит устройству запуститься. В начале этого года исследователи из компании ESET обнаружили первый известный случай вредоносного ПО UEFI, которое обходит Secure Boot. Способность буткита UEFI, получившего название Black Lotus, обойти защиту, существующую уже 12 лет, была впечатляющей, но у него было одно ключевое ограничение — его можно было уничтожить, выполнив простую переустановку основной операционной системы. LogoFAIL не имеет такого ограничения. Пока вредоносный образ исполняется в UEFI, машина, на которой установлена прошивка, будет оставаться зараженной. На следующем изображении, приведенном ранее в этой статье, показаны различия между LogoFAIL и Black Lotus. Нет никаких признаков того, что уязвимости LogoFAIL активно использовались в реальной практике злоумышленниками, и об этом вряд ли можно узнать, поскольку заражение очень сложно обнаружить с помощью традиционных инструментов и методов. Однако один из признаков компрометации можно получить, изучив файл изображения, который разбирается при загрузке. Если криптографический хэш этого файла отличается от хэша файла, который производители устройств обычно предоставляют бесплатно, устройство можно дополнительно проанализировать на предмет наличия признаков эксплуатации. Уязвимости LogoFAIL отслеживаются под следующими обозначениями: CVE-2023-5058, CVE-2023-39538, CVE-2023-39539 и CVE-2023-40238. В настоящее время этот список неполный. Консультации доступны примерно от дюжины сторон. Неполный список компаний, выпустивших рекомендации, включает AMI, Insyde, Phoenix и Lenovo. Полный список на момент публикации был недоступен. Те, кто хочет узнать, уязвимо ли конкретное устройство, должны обратиться к его производителю. Лучший способ предотвратить атаки LogoFAIL — установить обновления безопасности UEFI, которые будут выпущены в рамках скоординированного процесса раскрытия информации в среду. Эти исправления будут распространяться производителем устройства или материнской платы, установленной в устройстве. Также, по возможности, рекомендуется настраивать UEFI на использование нескольких уровней защиты. Помимо Secure Boot, это включает в себя Intel Boot Guard и, если доступно, Intel BIOS Guard. Аналогичные дополнительные средства защиты доступны для устройств с процессорами AMD или ARM.

В то время как ИИ-чат-бот ChatGPT от OpenAI стал одним из самых быстрорастущих потребительских продуктов за всю историю, популярность аналогичного бота Bard от Google гораздо ниже, а его ответы редко могут конкурировать с тем, что предлагает ChatGPT и другие боты, в основе которых лежат большие языковые модели GPT-3 и GPT-4, пишет The Verge. Но теперь всё может измениться, ведь Google перевела Bard на мощнейшую нейросеть Gemini. Компания сообщает, что обновлённый Bard на большой языковой модели Gemini от Google с сегодняшнего дня стал доступен в 170 странах мира, но пока только лишь на английском языке. В России, Беларуси и ряде других стран ИИ-чат-бот от Google недоступен. Google заявляет, что Gemini соответствует и даже превосходит нейросеть GPT-4 от OpenAI во многих отношениях. Сейчас Bard использует Gemini Pro, модель среднего уровня серии Gemini. Серия также включает модель Gemini Ultra — самую большую и медлительную, но наиболее функциональную, и модель Nano — наиболее лёгкую и быструю, предназначенную для работы на Android-устройствах. Вице-президент отдела разработки голосового помощника «Google Ассистент» и чат-бота Bard Сисси Сяо (Sissie Hsiao) заявила на брифинге для прессы, что Gemini представляет собой «самое большое и лучшее обновление» для Bard. Это должно стать заметным улучшением практически всего, что Bard уже делает: обобщение, мозговой штурм, написание текстов и тому подобное, отметила она. Гендиректор Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) рассказал ресурсу The Verge, что в ходе тестирования он увидел, что это не столько новая функция, сколько общее улучшение по всем направлениям. «Я думаю, люди просто обнаружат, что продукт стал намного лучше, — говорит он. — Он лучше понимает их намерения и лучше отвечает. Это более реалистично и качественно. Если вы пытаетесь работать с кодом, это лучше». Как сообщается, Google работает над более функциональной версией чат-бота. Компания планирует выпустить в следующем году превью чат-бота Bard Advanced на базе Gemini Ultra, которая является мультимодальной ИИ-моделью, то есть помимо текста она может принимать и создавать изображения, аудио и видео.

Google объявила о запуске модели искусственного интеллект Gemini, которая станет основой ИИ-функций компании и бросит вызов конкурентам, включая ChatGPT от OpenAI. По словам гендиректора Google Сундара Пичаи (Sundar Pichai), появление нового алгоритма знаменует начало новой эры искусственного интеллекта в компании. «Одна из самых важных особенностей этого момента в том, что вы можете работать над одной базовой технологией и улучшать её, и это сразу будет распространяться на все наши продукты», — сказал господин Пичаи. Гендиректор Google отметил, что запуск языковой модели Gemini является огромным шагом вперёд и в конечном счёте это окажет влияние практически на все продукты компании. Gemini представляет собой нечто большее, чем одна языковая модель. Существует более лёгкая версия ИИ-модели Gemini Nano, которая предназначена для автономной работы на устройствах с Android. Кроме того, существует более мощная версия Gemini Pro, которая в будущем станет основой многих сервисов Google, а с сегодняшнего дня является основой чат-бота Bard. В дополнение к этому Google создала ИИ-модель Gemini Ultra, которая является самой мощной языковой моделью компании и в основном предназначена для использования в центрах обработки данных и интеграции с корпоративными приложениями. На потребительский рынок компания выводит свою ИИ-модель сразу несколькими способами. Чат-бот Bard теперь работает на основе Gemini Pro, а пользователи Pixel 8 Pro получат доступ к нескольким новым функциям благодаря интеграции с Gemini Nano. Возможность использования Gemini Ultra появится в следующем году. Разработчики и корпоративные клиенты смогут получить доступ к Gemini Pro через Google Generative AI Studio или Vertex AI в Google Cloud, начиная с 13 декабря. На данный момент Gemini может обрабатывать запросы на английском языке, но, очевидно, что в дальнейшем, появится поддержка других языков. По словам Сундара Пичаи, эта ИИ-модель в конечном счёте будет интегрирована в поисковую систему Google, рекламные продукты компании, браузер Chrome и другие сервисы. Похоже, что Google, являющаяся создателем большей части основополагающих технологий, способствовавших нынешнему буму в сфере ИИ, и уже около десяти лет называвшая себя компанией, ориентированной на искусственный интеллект, готова дать отпор запущенному год назад ChatGPT, который оказался настолько хорош, что явно заставил нервничать IT-гиганта. В рамках презентации Gemini гендиректор Google DeepMind Демис Хассабис (Demis Hassabis) рассказал, что Google провела тщательное сравнение своей языковой модели с GPT-4, наиболее актуальной версией нейросети, лежащей в основе ChatGPT. «Мы провели очень тщательный сравнительный анализ систем. Я думаю, что мы существенно опережаем конкурента по 30 из 32 показателей», — сказал Хассабис, указывая на 32 хорошо себя зарекомендовавших теста сравнения больших языковых моделей. Он также отметил, что в некоторых тестах превосходство Gemini над GPR-4 минимально, тогда как в других оно более ощутимо. В этих тестах наиболее явным преимуществом Gemini стала способность понимать видео и аудио, а также взаимодействовать с ними. По большому счёту, Google так и задумывала, поскольку компания не создавала отдельные ИИ-модели для обработки изображений и аудио, как сделала OpenAI, создав DALL-E и Whisper. С самого начал Google работала над созданием единой модели, способной распознавать изображения и звуки. На данный момент базовые версии Gemini поддерживают ввод и вывод текста, но более мощные версии алгоритма, такие как Gemini Ultra, могут работать с изображениями, видео и аудио. Конечно, эти модели всё ещё галлюцинируют, они не лишены предубеждений и других проблем, но со временем Google планирует улучшить их понимание окружающего мира. Несмотря на проведённые разработчиками тесты, главную проверку Gemini проведут рядовые пользователи, которые захотят использовать алгоритм для поиска информации, создания контента, написания программного кода и многого другого. В плане генерации кода алгоритм Google использует новую систему AlphaCode 2, которая, по словам представителей компании, работает лучше по сравнению с 85 % аналогами конкурентов и на 50 % лучше по сравнению с оригинальным алгоритмом AlphaCode. Не менее важно для Google и то, что Gemini, вероятно, является максимально эффективной моделью. Она обучалась с использованием тензорных процессоров Google, благодаря чему может работать быстрее и эффективнее, чем предыдущие алгоритмы компании, такие как PaLM. Наряду с новой языковой моделью Google представила ускорители TPU v5p, которые предназначены для использования в центрах обработки данных для обучения и запуска больших языковых моделей. Презентация Gemini даёт понять, что Google рассматривает новый алгоритм как масштабный проект и одновременно большой шаг вперёд для всей компании. Gemini — это ИИ-модель, к которой Google шла годами, возможно, даже та, которую ей следовало выпустить до того, как мир захватил ChatGPT. Google приложили массу усилий, чтобы обеспечить безопасность и надёжность Gemini, проведя внутреннее и внешнее тестирование алгоритма, но и это, по словам руководителей компании, не гарантирует, что нейросеть будет работать безошибочно. В течение многих лет Сундар Пичаи и другие руководители Goole поэтически рассуждали о потенциале искусственного интеллекта. Сам Пичаи не раз говорил, что ИИ окажет на человечество более сильное влияние, чем огонь или электричество. Первое поколение модели Gemini, скорее всего, не изменит мир. В лучшем случае она поможет компании догнать ChatGPT, но руководство Google, уверено, что это начало чего-то большего.