реклама
Offсянка
Новости раздела
Свежие обзоры
При взаимодействии человека с компьютером активно задействованы зрение и слух. Проекты по вовлечению оставшихся трёх компонентов всем известной пятёрки начали появляться сравнительно давно. Правда, до сих пор не слишком очевидно, жаждут ли столь полного погружения в Матрицу конечные пользователи, и, соответственно, окупятся ли необходимые на такого рода разработки немалые средства
«Всё пропало, всё пропало — Google построила 105-кубитный квантовый вычислитель с уровнем ошибок вдвое меньше, чем у 72-кубитного! То есть проклятие нарастающей с числом кубитов рассогласованности квантовых вычислений развеяно; то есть всё неквантовостойкое шифрование отныне теряет смысл, а криптовалютами теперь только нарисованные стены в VR-домах оклеивать!» Но так ли всё экстремально хорошо и катастрофически плохо (именно одновременно, да, — мы же о суперпозиции квантовых состояний здесь говорим) на самом деле?
«От него кровопролитиев ждали, а он чижика съел» — эта фраза из русской классики описывает крайне противоречивую ситуацию: одновременное облегчение от того, что худшее миновало, — но и некоторое разочарование мелкомасштабностью произошедшего действа. Ближе к концу 2024 года в отношении ИИ всё чаще начинают прорываться именно такие, противоречивые оценки и прогнозы
Экстенсивное развитие ИИ в виде цифровой эмуляции нейросетей на фон-неймановских машинах представляется многим экспертам тупиковым путём. Причиной тому не только чрезмерная энергоёмкость потребных для этого серверов, но и поневоле избыточная централизация получаемых таким образом умных агентов. Без аппаратной нейроморфики, похоже, не достичь подлинной автономности
Мы не знаем, сколько времени и усилий потратили люди на изобретение колеса на оси — едва ли не первого творения рук человеческих, для которого не существует прямого природного прототипа. Но разработчикам нейроморфных вычислителей точно приходится не проще, чем затерянным в тысячелетиях создателям колеса, даром что биологические прототипы у спайковых нейросетей как раз наличествуют
Отыскивать удачную картинку среди генераций модели FLUX.1 [dev] за авторством Black Forest Labs во многом проще, чем если пользоваться разработками Stable AI, — но на слабых ПК первая всё равно много медленнее вторых, так что корректность следования длинным подсказкам не позволяет получать нужный результат быстрее. Или всё-таки позволяет — если научиться эти подсказки должным образом готовить?
Offсянка
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Китайские разработчики роботов и беспилотных электромобилей считают, что опережают американских конкурентов по ряду направлений 9 ч.
Правительство США считает GlobalFoundries хорошим кандидатом на спасение Intel 11 ч.
ASRock представила индустриальные мини-ПК и материнские платы на базе Intel Arrow Lake-H и AMD Ryzen 300 AI 19 ч.
CoreWeave поставит IBM ИИ-суперкомпьютер на базе NVIDIA GB200 NVL72 для обучения моделей Granite 19 ч.
Потенциальный министр транспорта США пообещал разобраться со штрафами SpaceX и ликвидировать космическую бюрократию 20 ч.
Телевизоры Samsung получат полезные ИИ-функции благодаря интеграции с нейросетями OpenAI 24 ч.
Qualcomm начала выпускать неполноценные Snapdragon 8 Elite 24 ч.
Астрономы получили наиболее детальное инфракрасное изображение активного ядра галактики 18-01 15:04
Новую тяжёлую европейскую ракету Ariane 6 улучшили — следующий пуск состоится в феврале 18-01 13:10
Российский аналог Starlink решено строить на отечественной электронике — проект «Бюро 1440» может затянуться 18-01 13:04