Nothing предложила пользователям приложить руку к созданию спецверсии смартфона Phone (2a)

Nothing объявила о запуске программы The Community Edition Project, в рамках которой сообществу пользователей устройств компании предлагается поучаствовать в создании особой версии смартфона Phone (2a). Эта «первая в своём роде инициатива совместного творчества» продлится в течение полугода и будет разделена на несколько этапов.

 Источник изображений: Nothing

Источник изображений: Nothing

Компания предлагает сообществу принять участие в создании дизайна особой версии смартфона, обоев, упаковки и маркетинге. Авторы идей, которые признают лучшими по итогам голосования, будут иметь возможность прямого сотрудничества с командой разработчиков Nothing для воплощения своих идей в жизнь. The Community Edition Project стартует 26 марта, когда все желающие смогут оставить свои идеи касательно дизайна устройства на сайте компании. Победитель этапа будет напрямую работать с лондонской командой промышленного дизайна Nothing.

Второй этап начнётся в мае и будет посвящён дизайну обоев для специальной версии смартфона. Победившая коллекция обоев будет предустановлена на устройстве к моменту начала его продаж. В июне начнут приниматься идеи касательно упаковки для Nothing (2a), а заключительный этап стартует в июле и будет полностью посвящён маркетингу. Для участия в последнем этапе нужно придумать и представить творческие предложения по маркетингу Phone (2a). Все четыре победителя будут приглашены в Лондон на презентацию смартфона.

Основатель Nothing Карл Пей (Carl Pei) выразил уверенность в том, что стирание границ между компанией и сообществом является хорошей идеей. Он также не исключил, что в будущем пользователи будут иметь возможность вносить изменения в код Nothing OS или участвовать в создании других продуктов компании.

Лидеры ведущих ИИ-компаний прибыли на секретное заседание Бильдербергского клуба

Лидеры ведущих компаний в области ИИ, такие как Google DeepMind, Microsoft AI, Anthropic и Mistral AI, вошли в состав элитной группы из более чем 130 политических лидеров, глав государств и крупнейших корпораций мира, собравшихся на очередную встречу Бильдербергского клуба. Закрытая встреча членов клуба открылась в Мадриде.

 Источник изображения: Tatiana Balletti/Unsplash

Источник изображения: Tatiana Balletti/Unsplash

На прошлогодней встрече Бильдербергского клуба тема стремительного развития искусственного интеллекта уже занимала одно из центральных мест в повестке дня. В этом году дискуссии вновь сосредоточатся на текущем состоянии технологий ИИ, вопросах этики и безопасности их использования.

Помимо руководителей технологических компаний, в конференции примут участие такие влиятельные фигуры, как глава Citigroup Джейн Фрейзер (Jane Fraser), экс-глава Google Эрик Шмидт (Eric Schmidt), гендиректор Pfizer Альберт Бурла (Albert Bourla), глава Shell Ван Бил Саван (Wael Sawan), а также известный инвестор и миллиардер Питер Тиль (Peter Thiel).

Участие специалистов по ИИ в заседаниях Бильдербергского клуба, хотя мы и не знаем их суть, — довольно значимое событие, показывающее, что мировые «аналоговые» элиты сходятся во мнении, что технологии ИИ могут изменить будущее человечества. Созданный в 1954 году американскими и европейскими политиками Бильдербергский клуб многие считают «мировым теневым правительством», оказывающим существенное влияние на происходящее в мире. Например, конспирологи среди прочего обвиняют клуб в финансовом кризисе 2008 года и разработке планов по уничтожению 80 % населения Земли.

Как и на всех предыдущих встречах Бильдербергского клуба, все дискуссии и переговоры будут строго конфиденциальными. Участники не имеют права разглашать ни суть обсуждений, ни личности выступающих — это прописано в правилах, установленных клубом. По словам организаторов, подобный закрытый формат призван создать условия для более откровенного и открытого обмена мнениями по самым острым вопросам современности. Таким образом, мы вряд ли узнаем, к каким выводам по вопросу ИИ придут участники клуба.

Учёные научились изменять проводимость транзисторов с электронной на дырочную и обратно «на лету»

Исследователи из Венского технологического университета (TU Wien) представили набор базовых логических схем на реконфигурируемых транзисторах (RFET). Проводимость транзисторов RFET можно менять в любое время, что открывает путь к адаптивной логике вплоть до тонкой подстройки самообучающихся процессоров.

 Источник изображения: TU Wien

Источник изображения: TU Wien

Учёные из Австрии разработали базовый подход к созданию RFET ещё три года назад. Сегодня они впервые показали, что транзисторы с изменяемой проводимостью могут работать в составе базовых логических схем, и их логика может меняться по команде.

Сегодня проводимость транзисторов — электронная или дырочная — закладывается в процессе обработки кремниевых пластин на этапе легирования. Это химико-физическое внесение тех или иных примесей в транзисторные каналы, которые делают их либо избыточно насыщенными электронами, либо электронными вакансиями — дырками. Тем самым в канале транзистора будет движение электронов или дырок, что предопределит его работу в составе электронной схемы. Представьте на минуту, что мы получаем возможность на лету поменять проводимость транзисторов. Очевидно, что схема начнёт работать по-иному.

Исследователи из Венского технологического университета предложили метод электростатического легирования. Изначально транзисторные каналы создаются нейтральными, но затем к ним может быть приложено электромагнитное поле, которое в зависимости от полярности насытит канал либо электронами, либо дырками. Для этого достаточно разместить над каналом транзисторов RFET один дополнительный электрод — его учёные назвали «программным вентилем». Правильная команда на все программные вентили перестроит транзисторы и всю логику чипа, если каждый из её транзисторов будет реконфигурируемым.

«В наших реконфигурируемых устройствах [с нелегированными полупроводниковыми каналами] мы добавляем дополнительные электроды, так называемый ”программный вентиль» поверх каждого перехода металл-полупроводник, чтобы отфильтровывать нежелательный тип носителей заряда, — поясняют разработчики из TU Wien. — При помощи второго электрода поверх полупроводникового канала, так называемого «управляющего затвора», протеканием тока через устройство управляют для включения и выключения транзистора (как в классических МОП-транзисторах)».

Учёные отдают себе отчёт, что транзистор RFET не может быть таким же маленьким, как обычный полевой транзистор. Как минимум этого не позволит дополнительный электрод в его составе. В то же время с учётом оптимизации работы логики за счёт RFET общее количество транзисторов в микросхеме может быть меньше, чем в случае универсального решения на обычных транзисторах. Наконец, реконфигурировать можно не весь процессор, а только отдельные его элементы, ответственные за какие-то специфические и непостоянные функции. В любом случае, оптимизированный чип будет меньше греться и быстрее считать.

«Наши реконфигурируемые транзисторы позволяют реконфигурировать блоки передачи информации на фундаментальном уровне, а не заниматься её передачей в стационарные функциональные блоки, — пояснил профессор факультета твердотельной электроники в Венском техническом университете Уолтер М. Вебер (Walter M. Weber). — Это означает, что природа нашего подхода является весьма перспективной для реконфигурируемых вычислений и приложений искусственного интеллекта».

Очевидно, что RFET не заменят обычные транзисторы в подавляющем большинстве решений, но в отдельных случаях изобретение может помочь в создании более передовых и функционально насыщенных чипов. В конечном итоге можно выпускать базовые «обезличенные» наборы логических схем, цепи которых будут создаваться потом по мере необходимости и в соответствии с решаемыми задачами.

Реконфигурируемые транзисторы открывают возможности для решений аппаратной безопасности, новых приложений в аналоговых схемах и достижений в области нейроморфных вычислений, делая возможным даже производство самообучающихся и адаптивных решений.

Китайская Intellifusion анонсировала ИИ-бокс DeepEyes по цене всего $140

Китайская компания Intellifusion анонсировала выпуск ИИ-боксов DeepEyes, произведённых по 14-нм техпроцессу и стоимостью всего 1000 юаней ($140). Это устройство, предназначенное для сферы искусственного интеллекта (ИИ), обещает снижение стоимости аппаратного обеспечения для ИИ на 90 % по сравнению с традиционными графическими процессорами (GPU).

 Источник изображений: zhidx.com

Источник изображений: zhidx.com

В качестве реакции на санкционные меры, введённые правительством США против китайской индустрии ИИ, компания Intellifusion анонсировала запуск нового ИИ-бокса под названием DeepEyes. Данное устройство, созданное по 14-нм техпроцессу и предположительно включающее в себя ASIC-технологии, гарантирует производительность на уровне 48 TOPS при стоимости около 1000 юаней.

Для первой модели DeepEyes, запланированной к выпуску в первом полугодии 2024 года, предусмотрена интеграция однокристальной системы (SoC) DeepEdge10Max, что позволит достигнуть производительности в 48 TOPS (INT8). Продолжая развитие линейки, модель, намеченная к релизу во втором полугодии того же года, будет оснащаться SoC DeepEdge10Pro, предлагая производительность до 24 TOPS. В планах компании на первое полугодие 2025 года — реализация значительного увеличения производительности за счёт внедрения SoC DeepEdge10Ultra с пиковым показателем до 96 TOPS. При этом стратегия ценообразования и возможность поддержания цен в пределах 1000 юаней остаются предметом дальнейшего обсуждения и уточнения.

Ядро архитектуры DeepEyes — инновационный чип нейронных сетей NNP400T, разработанный компанией Intellifusion. Этот чип объединяет в себе мощный 1,8 ГГц RISC CPU с конфигурацией 2+8 ядер и GPU с максимальной частотой до 800 МГц, представленный в модели DeepEdge10. Ключевым элементом системы является высокоэффективный процессор нейронных сетей (NPU), который значительно повышает общую производительность устройства. Учитывая, что для соответствия требованиям Microsoft к ИИ-ПК необходимо минимум 40 TOPS производительности NPU, разработки Intellifusion выглядят довольно перспективными. Сравнение с текущими показателями NPU, достигающими всего 16 TOPS, подчёркивает потенциал китайской новинки. Кроме того, ожидается, что перспективные чипы Snapdragon с производительностью 40 TOPS установят новые стандарты в индустрии.

Доктор Чэнь Нин (Chen Ning), председатель Intellifusion, прогнозирует, что в предстоящие три года доля компаний, активно внедряющих в свою деятельность большие языковые ИИ-модели, достигнет 80 %. В таком контексте значительные затраты на разработку и обучение передовых ИИ-моделей, которые могут достигать десятков миллионов долларов, а также расходы на приобретение специализированного оборудования, становятся серьёзным барьером для большинства компаний. Технологии, предлагаемые Intellifusion, направлены на решение этой проблемы, предоставляя высокоэффективные, но при этом экономически доступные решения для обучения и интеграции больших языковых ИИ-моделей.

Магазин чат-ботов ChatGPT провалился, но им пользуются ученики школ и университетов

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) рассчитывал, что площадка кастомных чат-ботов на основе ChatGPT поможет компании расширить бизнес, но на практике она привлекла довольно специфический контингент, а некоторые проекты, возможно, нарушают правила использования платформы.

 Источник изображения: Growtika / unsplash.com

Источник изображения: Growtika / unsplash.com

Среди наиболее популярных спецверсий ChatGPT значатся проекты, работающие в образовательных целях, есть и инструменты для поиска и пересказа научных работ, сообщает Financial Times со ссылкой на данные исследования LikeWeb. В этом году отметился рост популярности дизайнерских инструментов с генерацией изображений, переводчики и средства для кадровиков, помогающие обрабатывать резюме и сопроводительные письма. Некоторые из проектов, возможно, нарушают политику OpenAI, которая запрещает создавать чат-боты, предоставляющие финансовые, юридические и медицинские консультации без одобрения квалифицированными специалистами.

Пять из наиболее просматриваемых приложений провозглашаются разработчиками как способные создавать контент, который проходит проверку применяемых в школах и университетах средств обнаружения материалов, созданных ИИ. Эти кастомные чат-боты в общей сложности набрали не менее 3 млн просмотров, хотя OpenAI напрямую запрещает приложения, позволяющие жульничать в академической среде или пропагандирующие такие действия.

 Источник изображения: ft.com

Источник изображения: ft.com

Более 200 тыс. раз люди пользовались приложением Finance Wizard, которое якобы предсказывает будущую динамику акций. Оно составляет прогнозы на основе исторических данных, а его описание включает заявление об отказе от ответственности, предостерегающее от его использования как инструмента финансовых рекомендаций, подчеркнул разработчик.

В прошлом году Сэм Альтман пообещал, что OpenAI позаботится о соответствии чат-ботов её политике — в этом компании должны помогать автоматизированные средства, анализ сотрудников компании и отзывы пользователей. Аудитория оригинальной версии ChatGPT составляет 100 млн пользователей в неделю, и цифровая платформа с кастомизированными версиями чат-бота призвана способствовать развитию бизнеса компании — иногда эта стратегия рассматривается как попытка повторить успех магазина приложений Apple App Store. В этом году ожидается запуск программы монетизации для разработчиков передовых проектов.

На кастомные чат-боты в феврале пришлись лишь 1,5 % посещений сайта ChatGPT с десктопных компьютеров; еженедельный трафик расти перестал. В OpenAI сообщили, что платформу посетили миллионы пользователей — она будет улучшаться, а отзывы от разработчиков для неё очень важны. Собственные проекты здесь запустили и известные разработчики: туристическое приложение AllTrails, некоммерческая образовательная организация Khan Academy и поисковая система для путешествий Kayak. Одной из первых собственный чат-бот запустила австралийская технологическая компания Canva — он генерирует изображения для соцсетей, а число его просмотров превысило 4,4 млн.

Робопёс от «Сбера» замечен на ПМЭФ 2024 — он помогает посетителям с навигацией

Необычная робособака была замечена на площадке Петербуржского международного экономического форума (ПМЭФ). Робот-пёс, разработанный и изготовленный в Центре робототехники «Сбера» (SberRoboticsСenter), проходит на выставке тестирование в реальных условиях под контролем оператора.

 Источник изображения: iz.ru

Источник изображения: iz.ru

Представитель Центра робототехники «Сбера» сообщил, что робопёс выполняет на ПМЭФ функции «навигатора». Робот, как и положено собаке, прекрасно ориентируется на местности и готов проводить посетителя к тому или иному объекту. Управлять роботом можно с помощью голосовых команд или через текстовый чат на планшете. Всё программное обеспечение, включая навигационный модуль — разработки Центра робототехники «Сбера».

 Источник изображения:  Hi-Tech Mail.ru

Источник изображения: Hi-Tech Mail.ru

Аппаратная часть робота сделана в Китае. В отличие от живой собаки, «мозги» робота расположены не в голове, а в контейнере на спине. Там находится компьютер, отвечающий за работу машинного зрения и координацию движений. Обучение робота базируется на генеративном ИИ собственной разработки «Сбера».

По словам представителей лаборатории, робопёс помогает на производстве и в офисе, может выполнять функции курьера и оказывать помощь при поисково-спасательных операциях. На данный момент робопёс выступает в качестве научно-исследовательской платформы, с помощью которой исследователи Центра робототехники «Сбера» тестируют свои наработки в сфере искусственного интеллекта и машинного зрения.

Китайская TCL начала собирать телевизоры в России

Телевизоры китайской компании TCL с середины прошлого месяца начали выпускаться на мощностях российского контрактного производителя «Квант». По данным источника, российское подразделение TCL в лице ООО «Тиэсэл Рус» в марте этого года подало декларацию на телевизоры, выпускаемые на площадках «Кванта» в Зеленограде и Воронеже. В этих документах компания впервые указана как производитель, а не импортёр.

 Источник изображений: TCL

Источник изображений: TCL

Ранее телевизоры TCL уже начал выпускать контрактный производитель STI Group. В компании рассказали, что производство техники для «Тиэсэл» под её брендом стартовало в начале года. Согласно имеющимся данным, производство включает в себя пайку плат, сборку телевизоров, настройку и проверку.

На расширение деятельности TCL в России указывают вакансии, опубликованные компанией на hh.ru. В настоящее время TCL требуются специалисты по логистике «в связи с ростом объёма импорта компонентов для сборки телевизоров». Отметим, что в прошлом году TCL заняла третье место по глобальным поставкам телевизоров (26,2 млн штук, 13,3 % рынка), уступив лишь Samsung и Hisense. По данным TCL, 86 % выручки в сегменте принесли продажи телевизоров с диагональю от 65 дюймов.

По подсчётам «Марвел-Дистрибуции», в период с января по май TCL в России заняла 4 % рынка в штучном и 6 % в денежном выражении. При этом доля компании в более дорогих сегментах, например, в сегменте телевизоров с диагональю от 55 дюймов, близка к 10 %. В «М.Видео-Эльдорадо» отметили интерес покупателей не только к бренду TCL, но и телевизорам большой диагонали в целом. По данным компании, в первом квартале продажи в сегменте телевизоров с диагональю 55 дюймов выросли на 21 % в деньгах, 65 дюймов — на 51 %, а 76 дюймов и выше — на 118 %.

Южная Корея выделит внушительные $19 млрд на поддержку производства чипов

Если в начале этого месяца правительство Южной Кореи планировало выделить на субсидирование национальной полупроводниковой отрасли более $7,34 млрд, то окончательно принятый бюджет программы поднял эту планку до эквивалента $19 млрд. Непосредственно на поддержку производства чипов из этой суммы будет направлено около $12,5 млрд, остальное составят налоговые льготы.

 Источник изображения: Samsung Electronics

Источник изображения: Samsung Electronics

Банк развития Кореи, контролируемый государством, будет распределять указанные средства между получателями субсидий, как поясняет Reuters. Около $734 млн из общей суммы будет направлено на поддержку производителей оборудования для производства чипов и компаний, которые занимаются разработками, но не владеют собственными производственными мощностями. Заметим, что крупнейшая южнокорейская компания в лице Samsung Electronics не только разрабатывает чипы и выпускает их своими силами, но и выступает в роли контрактного производителя для сторонних разработчиков, включая иностранные компании.

Власти Южной Кореи стремятся увеличить конкурентоспособность национальной полупроводниковой отрасли за пределами сегмента памяти, который позволил местным производителям выйти в мировые лидеры. Если Samsung Electronics является крупнейшим производителем всех видов памяти, то менее крупная SK hynix в последние годы выбилась вперёд по выпуску микросхем HBM, востребованных ускорителями вычислений для систем искусственного интеллекта. Экспорт полупроводниковой продукции обеспечивает 18 % всех экспортных доходов Южной Кореи, если опираться на данные за апрель этого года.

Бесфабричные разработчики из Южной Кореи, по словам местных властей, могут претендовать лишь на 1 % мирового рынка чипов. Корейские компании отстают в технологическом плане от ведущих зарубежных контрактных производителей чипов. Поддержка государства должна устранить этот отставание хотя бы частично.

Центр нашей галактики омывается двумя древними звёздными потоками Шива и Шакти

Два астрофизика из Института астрономии им. Макса Планка в Германии доказали, что центр нашей галактики Млечный Путь омывается двумя отдельными звёздными потоками из крайне старых звёзд, которые они назвали Шива и Шакти. Возраст этих звёзд составляет 12–13 млрд лет, что означает, что они ровесники нашей галактики и это делает их ценной и буквально археологической находкой.

 Визуализация звёздных потоков Шива и Шакти. Источник изображения: ESA/Gaia/DPAC/K. Malhan

Визуализация звёздных потоков Шива и Шакти вокруг центра Млечного Пути. Источник изображения: ESA/Gaia/DPAC/K. Malhan

Заявленное в журнале The Astrophysical Journal открытие древних звёздных образований вокруг центра Млечного Пути, каждое из которых обладает массой около 10 млн солнечных, помог сделать европейский астрометрический спутник «Гайя» (Gaia). «Гайя» изучает такие характеристики звёзд в нашей галактике и недалеко от неё, как скорость и вектор движения, удалённость, а также металличность. Тем самым спутник помогает создавать трёхмерную карту Млечного Пути и оценивать примерный возраст звёзд (чем больше в спектре звёзд атомов веществ тяжелее гелия, тем они старше).

Изучая наборы данных «Гайи» астрофизик Кхьяти Малхан (Khyati Malhan) и астроном Ганс Вальтер-Рикс (Hans Walter-Rix) обнаружили две независимые, но расположенные рядом популяции звёзд возрастом около 13 млрд лет. Они, как и другие звёзды в галактике, вращаются вместе со всеми остальными объектами вокруг центра Млечного Пути, но ведут себя как несколько обособленные структуры. Фактически это два звёздных потока из древних звёзд. Тот, что ближе к центру галактики учёные назвали Шивой, а чуть более отдалённый — Шакти.

«Что действительно удивительно, так это то, что мы вообще можем обнаружить эти древние структуры, — сказал Малхан. — С момента рождения этих звёзд Млечный Путь изменился настолько значительно, что мы не могли рассчитывать так чётко распознать их как группу, но беспрецедентные данные, которые мы получаем от Gaia, сделали это возможным».

Считается, что галактика Млечный Путь начала формироваться 13 млрд лет назад. Звёзды потоков Шива и Шакти, похоже, послужили первыми группами, которые инициировали запуск процессов образования рукавов галактики. Тогда это были «небольшие усики», как выразились учёные, однако время и вещество развило их в полноценные спиральные рукава длиной в 100 тыс. световых лет.

По образованиям таких звёздных групп, как Шива и Шакти учёные могут восстановить историю эволюции Млечного Пути. Звёздные потоки можно проследить до бывших звёздных скоплений, которые внесли свой вклад в формирование нашей галактики, увидеть какие звёзды Млечный Путь приобрёл при поглощении карликовых галактик и узнать многое из прошлого нашей галактики. Это ценно не только для изучения нашего звёздного дома, но также для понимания ранней истории Вселенной, что делает открытие вдвойне ценным.

Разгон без потери гарантии: Nvidia представила инструмент для безопасного разгона видеокарт

Компания Nvidia не анонсировала новые видеокарты в рамках презентации на выставке Computex 2024, однако она рассказала о новых функциях программного центра управления Nvidia App, объединяющего приложение GeForce Experience и панель настроек Nvidia. В частности, он получил фирменное средство разгона видеокарт GeForce, а также поддержку записи потокового видео с использованием сжатия AV1.

 Источник изображений: Nvidia

Источник изображений: Nvidia

Пользователи теперь могут записывать свой геймплей в SDR- и HDR-форматах с частотой 120 кадров в секунду. Nvidia App получило поддержку кодека AV1, который используется множеством различных стриминговых платформ и требует наличия мощных GPU для кодирования видео в высоком качестве и с высокой частотой кадров. Для работы AV1 в составе Nvidia App требуется видеокарта серии GeForce RTX 4000.

Nvidia показала возможности кодека AV1 на примере игры Horizon Forbidden West, сравнив его с кодеком H.264 при одинаковых уровнях настроек (4K, 120 FPS и 10 Mбит/с). По данным Nvidia, использование AV1 для кодирования потока уменьшает цветовые полосы и значительно увеличивает детализацию изображения.

Для активации функции необходимо зайти в настройки Nvidia App и установить скорость захвата кадров на 120 FPS.

Наиболее же интересной новой функцией приложения Nvidia App являются автоматические настройки разгона для мобильных и настольных видеокарт GeForce. Приложение само сканирует использующееся оборудование и самостоятельно выбирает для него наиболее оптимальные настройки. Продвинутые настройки позволяют вручную изменять показатели напряжения, мощности, температуры и скорости вращения вентиляторов систем охлаждения видеокарты под свои нужды.

При включении функция время от времени будет автоматически сканировать видеокарту для определения оптимальной производительности GPU. Полное сканирование может занять от 10 до 20 минут, в зависимости от выбранных настроек. В течение этого времени компания рекомендует не взаимодействовать с ПК, поскольку это может сказаться на финальном результате сканирования.

Хорошая новость в том, что подобный тип разгона не лишит владельца гарантии. Nvidia гарантирует, что использование этой функции не повредит ни одну видеокарту. В случае же каких-либо проблем можно будет обратиться в её техподдержку.