Представлен мощнейший квантовый процессор IBM Eagle
IBM заявила, что её вычислительный процессор Eagle имеет 127 так называемых кубитов, которые могут представлять информацию в квантовой форме.
Кубиты чрезвычайно сложно производить, и для правильной работы требуются огромные криогенные холодильники. IBM заявила, что новые методы, которым она научилась при создании процессора, в конечном итоге позволят производить больше кубитов в сочетании с другими достижениями в системах охлаждения и управления квантового компьютера. Компания планирует выпустить в 2022 году процессоры Osprey с 433 кубитами и Condor с 1 121 кубитом.
IBM заявила, что её вычислительный процессор Eagle имеет 127 так называемых кубитов, которые могут представлять информацию в квантовой форме.
Кубиты чрезвычайно сложно производить, и для правильной работы требуются огромные криогенные холодильники. IBM заявила, что новые методы, которым она научилась при создании процессора, в конечном итоге позволят производить больше кубитов в сочетании с другими достижениями в системах охлаждения и управления квантового компьютера. Компания планирует выпустить в 2022 году процессоры Osprey с 433 кубитами и Condor с 1 121 кубитом.
Выпущена карта российской робототехники.
Карта подготовлена порталом RoboJobs. На карте отмечено 270 российских компаний: стартапы, крупные корпорации и научные центры. Большая часть компаний находится в Москве и Санкт-Петербурге. Разработчики предполагают, что карта будет служить навигатором для заказчиков, инвесторов и тех, кто ищет своего работодателя мечты.
Карта подготовлена порталом RoboJobs. На карте отмечено 270 российских компаний: стартапы, крупные корпорации и научные центры. Большая часть компаний находится в Москве и Санкт-Петербурге. Разработчики предполагают, что карта будет служить навигатором для заказчиков, инвесторов и тех, кто ищет своего работодателя мечты.
Пока одни зарабатывают огромные деньги на продаже NFT, другие тролят и скачивают картинки бесплатно.
Таких пользователей прозвали райт-кликерами (“right-clicker”) , потому что они скачивают изображения, на выпущенный NFT-токен, или делают их скриншоты. Цель райт-кликеров — показать бессмыссленность покупки NFT.
Эта ситуация показывает, что NFT пока находится вне правового регулирования оборота цифрового контента и защиты авторских прав. Но скорее всего, эта ситуация быстро изменится.
Все дело в том, что доходы от авторских прав являются огромным бизнесом. Например, Disney — это самый большой в мире лицензиар. В 2018 году они заработали 53 миллиарда долларов за счёт продажи прав на своих героев. Компании Disney принадлежат мультфильмы (Микки Маус, Король лев, Лило и Стич, Моана, Рапунцель, Холодное сердце) и сериалы (Мандалорец).
Как только NFT или подобные механизмы начнут решать реальные задачи крупных корпораций, они получат правовой статус, а райт-кликеры 🖱превратяться в пиратов 🏴☠️.
Таких пользователей прозвали райт-кликерами (“right-clicker”) , потому что они скачивают изображения, на выпущенный NFT-токен, или делают их скриншоты. Цель райт-кликеров — показать бессмыссленность покупки NFT.
Эта ситуация показывает, что NFT пока находится вне правового регулирования оборота цифрового контента и защиты авторских прав. Но скорее всего, эта ситуация быстро изменится.
Все дело в том, что доходы от авторских прав являются огромным бизнесом. Например, Disney — это самый большой в мире лицензиар. В 2018 году они заработали 53 миллиарда долларов за счёт продажи прав на своих героев. Компании Disney принадлежат мультфильмы (Микки Маус, Король лев, Лило и Стич, Моана, Рапунцель, Холодное сердце) и сериалы (Мандалорец).
Как только NFT или подобные механизмы начнут решать реальные задачи крупных корпораций, они получат правовой статус, а райт-кликеры 🖱превратяться в пиратов 🏴☠️.
Разработчик Pokémon GO привлек $300 млн от Coatue на создание «реальной метавселенной».
«Niantic создает платформу для дополненной реальности на основе 3D-карты мира, которая, как мы полагаем, сыграет решающую роль в следующем переходе к компьютерным технологиям», - сказал Мэтт Маццео, генеральный партнер компании Coatue.
Проникновение VR все еще низкое, но проекты AR в основном используют смартфоны, которые лежат сегодня у каждого в кармане.
Niantic хочет разработать технологию, которая приближает людей к реальному миру. В ноябре компания представила комплект разработчика дополненной реальности Lightship, который делает инструменты для разработки игр AR общедоступными и бесплатными.
По данным Sensor Tower, игра Pokémon GO заработала более $1 млрд в 2020 году и, по прогнозам, превысит этот показатель в 2021 году.
«Niantic создает платформу для дополненной реальности на основе 3D-карты мира, которая, как мы полагаем, сыграет решающую роль в следующем переходе к компьютерным технологиям», - сказал Мэтт Маццео, генеральный партнер компании Coatue.
Проникновение VR все еще низкое, но проекты AR в основном используют смартфоны, которые лежат сегодня у каждого в кармане.
Niantic хочет разработать технологию, которая приближает людей к реальному миру. В ноябре компания представила комплект разработчика дополненной реальности Lightship, который делает инструменты для разработки игр AR общедоступными и бесплатными.
По данным Sensor Tower, игра Pokémon GO заработала более $1 млрд в 2020 году и, по прогнозам, превысит этот показатель в 2021 году.
В сети появилось интересное исследование про обучение с использованием технологий.
В отчете представлены данные о перспективах смешанного обучения, описываются проблемы, с которыми сталкиваются студенты и преподаватели, а также приведены советы стартапам.
Авторы утверждают, что LMS тормозят внедрение инноваций, несмотря на десятилетия успешного использования. Студенты используют LMS только для доступа к материалам и оценкам, но не в качестве среды для совместной учебы. Поэтому появляются LRS и прочие системы.
В отчете отмечены возможности для технологического развития на примере конкретных проектов.
👉 Взаимодействие с видеолекциями.
Panopto сосредотачиваются на новых функциях: улучшенные субтитры, многоязычность, простые аннотации и обратную связь по видео для студентов.
👉 Активные и совместные альтернативы лекциям.
Компания Engageli создала новую платформу цифрового обучения, которая переосмысливает цифровой класс и поддерживает преподавательский состав с помощью функций взаимодействия и управления.
👉 Платформы для обучения.
Наша социальная жизнь в Интернете связана с социальными платформами Facebook, Instagram, Whatsapp, Teams. В образовании нет аналогичной специализированной платформы, которая соединяла бы учеников и учителей вне класса, поэтому взаимодействие часто ограничивается электронной почтой и досками сообщений. Интересным примером комбинированного обучения и общения в Интернете является LXP-платформа Aula.
В отчете представлены данные о перспективах смешанного обучения, описываются проблемы, с которыми сталкиваются студенты и преподаватели, а также приведены советы стартапам.
Авторы утверждают, что LMS тормозят внедрение инноваций, несмотря на десятилетия успешного использования. Студенты используют LMS только для доступа к материалам и оценкам, но не в качестве среды для совместной учебы. Поэтому появляются LRS и прочие системы.
В отчете отмечены возможности для технологического развития на примере конкретных проектов.
👉 Взаимодействие с видеолекциями.
Panopto сосредотачиваются на новых функциях: улучшенные субтитры, многоязычность, простые аннотации и обратную связь по видео для студентов.
👉 Активные и совместные альтернативы лекциям.
Компания Engageli создала новую платформу цифрового обучения, которая переосмысливает цифровой класс и поддерживает преподавательский состав с помощью функций взаимодействия и управления.
👉 Платформы для обучения.
Наша социальная жизнь в Интернете связана с социальными платформами Facebook, Instagram, Whatsapp, Teams. В образовании нет аналогичной специализированной платформы, которая соединяла бы учеников и учителей вне класса, поэтому взаимодействие часто ограничивается электронной почтой и досками сообщений. Интересным примером комбинированного обучения и общения в Интернете является LXP-платформа Aula.
Вышел отчет ООН о технологиях и инновациях
По индексу готовности к внедрению передовых технологий Россия заняла 27 место, набрав 0.75 баллов.
Китай на 25 месте 0.76 баллов и США на 1 месте 1.00 баллов.
В отчете уделено внимание влиянию технологических изменений на рабочие места в развивающихся странах.
Отмечается высокая поляризация рабочих мест с высокой и низкой заработной платой в сочетании с сокращением числа рабочих мест со средней заработной платой. В развитых странах, например, теперь меньше служащих, выполняющих рутинную работу со средней заработной платой. Эти изменения связаны с использованием ИИ и роботов.
И еще одно наблюдение: США и Китая конкурируют по всем основным технологиям. Например, в период с 1996 по 2018 год было выпущено 403 596 публикаций, связанных с ИИ, во главе с США (73 773), Китаем (52 837) и Соединенным Королевством (22 912). И так по всем остальным технологиям. России в этом соревновании не видно.
По индексу готовности к внедрению передовых технологий Россия заняла 27 место, набрав 0.75 баллов.
Китай на 25 месте 0.76 баллов и США на 1 месте 1.00 баллов.
В отчете уделено внимание влиянию технологических изменений на рабочие места в развивающихся странах.
Отмечается высокая поляризация рабочих мест с высокой и низкой заработной платой в сочетании с сокращением числа рабочих мест со средней заработной платой. В развитых странах, например, теперь меньше служащих, выполняющих рутинную работу со средней заработной платой. Эти изменения связаны с использованием ИИ и роботов.
И еще одно наблюдение: США и Китая конкурируют по всем основным технологиям. Например, в период с 1996 по 2018 год было выпущено 403 596 публикаций, связанных с ИИ, во главе с США (73 773), Китаем (52 837) и Соединенным Королевством (22 912). И так по всем остальным технологиям. России в этом соревновании не видно.
Также в исследовании ООН (см. выше) сформулированы вызовы для развивающихся стран.
• Демографические изменения - в странах с низким доходом и доходом ниже среднего обычно наблюдается рост молодого населения, что приведет к увеличению предложения рабочей силы и снижению заработной платы. Это будет тормозить внедерение автоматизации.
• Более низкий технологический и инновационный потенциал - в странах с низким уровнем доходов меньше квалифицированных специалистов и высока зависимость от сельского хозяйства, которое, как правило, медленнее использует преимущества новых технологий.
• Медленная диверсификация - развивающиеся страны обычно вводят новшества, подражая промышленно развитым странам, диверсифицируя их экономику, а также осваивая и адаптируя новые технологии для местного использования, но этот процесс идет медленнее всего в беднейших странах.
• Слабые механизмы финансирования - большинство развивающихся стран увеличили свои расходы на НИОКР, но они все еще низки. Частное финансирование промышленных технологий для производственных приложений очень мало.
• Права интеллектуальной собственности и передача технологий - строгая защита интеллектуальной собственности ограничит использование передовых технологий.
• Демографические изменения - в странах с низким доходом и доходом ниже среднего обычно наблюдается рост молодого населения, что приведет к увеличению предложения рабочей силы и снижению заработной платы. Это будет тормозить внедерение автоматизации.
• Более низкий технологический и инновационный потенциал - в странах с низким уровнем доходов меньше квалифицированных специалистов и высока зависимость от сельского хозяйства, которое, как правило, медленнее использует преимущества новых технологий.
• Медленная диверсификация - развивающиеся страны обычно вводят новшества, подражая промышленно развитым странам, диверсифицируя их экономику, а также осваивая и адаптируя новые технологии для местного использования, но этот процесс идет медленнее всего в беднейших странах.
• Слабые механизмы финансирования - большинство развивающихся стран увеличили свои расходы на НИОКР, но они все еще низки. Частное финансирование промышленных технологий для производственных приложений очень мало.
• Права интеллектуальной собственности и передача технологий - строгая защита интеллектуальной собственности ограничит использование передовых технологий.
SoftBank проинвестировал $150 млн в платформу метавселенной Zepeto, продающую виртуальные вещи от Gucci и Dior
По данным Naver, около 70% пользователей сервиса — девочки и женщины от 13 до 24 лет. На Zepeto продаётся почти 1,5 млрд виртуальных вещей от независимых разработчиков, а крупные модные бренды, в том числе Gucci, Dior и Ralph Lauren, представили на платформе свои коллекции одежды.
По данным Naver, около 70% пользователей сервиса — девочки и женщины от 13 до 24 лет. На Zepeto продаётся почти 1,5 млрд виртуальных вещей от независимых разработчиков, а крупные модные бренды, в том числе Gucci, Dior и Ralph Lauren, представили на платформе свои коллекции одежды.
Superjob провел опрос о том, что такое хорошее образование.
В опросе приняли участие 1600 представителей экономически активного населения России.
По сравнению с 2005 годом, когда SuperJob проводил аналогичное исследование, представления россиян о том, что такое хорошее образование, существенно изменились. В полтора раза более распространенным стало мнение, что это прежде всего формирование ключевых навыков и компетенций (в середине нулевых так считал только каждый третий).
Что такое хорошее образование?
Под этим словосочетанием каждый второй россиянин (49%) понимает такое обучение, которое формирует навыки и ключевые компетенции: «Оно закладывает фундамент будущей профессии».
Для 36% это прежде всего образование, которое учит приобретать знания самостоятельно всю жизнь: «В современном мире важно не столько обладание какими-то знаниями и умениями, сколько умение постоянно учиться».
По мнению каждого десятого (10%), хорошее образование — это престижный вуз или престижный факультет: «Одно дело учиться в провинциальном институте, совсем другое — в университете, который входит в сотню лучших в мире».
Женщины чаще, чем мужчины, считают, что хорошее образование — то, что формирует ключевые навыки и компетенции (54% против 44%), тогда как мужчинам более близка позиция, что хорошее образование учит получать знания всю жизнь (40% против 32% среди женщин).
В опросе приняли участие 1600 представителей экономически активного населения России.
По сравнению с 2005 годом, когда SuperJob проводил аналогичное исследование, представления россиян о том, что такое хорошее образование, существенно изменились. В полтора раза более распространенным стало мнение, что это прежде всего формирование ключевых навыков и компетенций (в середине нулевых так считал только каждый третий).
Что такое хорошее образование?
Под этим словосочетанием каждый второй россиянин (49%) понимает такое обучение, которое формирует навыки и ключевые компетенции: «Оно закладывает фундамент будущей профессии».
Для 36% это прежде всего образование, которое учит приобретать знания самостоятельно всю жизнь: «В современном мире важно не столько обладание какими-то знаниями и умениями, сколько умение постоянно учиться».
По мнению каждого десятого (10%), хорошее образование — это престижный вуз или престижный факультет: «Одно дело учиться в провинциальном институте, совсем другое — в университете, который входит в сотню лучших в мире».
Женщины чаще, чем мужчины, считают, что хорошее образование — то, что формирует ключевые навыки и компетенции (54% против 44%), тогда как мужчинам более близка позиция, что хорошее образование учит получать знания всю жизнь (40% против 32% среди женщин).
Интересно узнать ваше мнение о том, что такое хорошее образование? Выберите самое важное на ваш взгляд.
Anonymous Poll
23%
Престижный вуз/факультет
46%
Формирование навыков и компетенций
31%
Образование, которое учит приобретать знания самостоятельно
77% выручки мобильных операторов к 2026 году придется на 5G
Надо сказать, что 5G это единственный драйвер развития мобильных операторов. Если помните, несколько лет назад, операторы пытались зарабатывать на рингтонах и дурацких подписках. Тогда наблюдался кризис роста мобильных операторов: ценовая конкуренция себя исчерпала, идеи по улучшению сервиса закончились. Была волна MVNO, чтобы встроиться к клиентским базам крупных компаний и банков. Но MVNO убыточно, на мой взгляд. Что делать было непонятно. Но появление умных гаджетов у потребителей и промышленности спасает рынок. Но для этого нужны сети пятого поколения.
А вот теперь мы видим, что умные устройства и роботы это новые абоненты сотовой сети. На них и будут зарабатывать. Это означает появление разнообразных тарифов для IoT и роботов.
Поэтому не удивительно, что к 2026 году доходы мобильных операторов от 5G во всем мире достигнут $600 млрд. На новый стандарт придется 77% общей выручки от предоставления услуг сотовой связи.
По оценкам Juniper Research, объем генерируемых данных в сотовых сетях до 2026 года будет прирастать на 300% ежегодно, и вырастет с 720 эксабайт в 2021 году до 2 900 эксабайт к концу прогнозного периода.
Также к 2026 году количество IoT-устройств, подключенных к сотовым сетям, вырастет до 6 млрд единиц и впервые превысит количество смартфонов.
Надо сказать, что 5G это единственный драйвер развития мобильных операторов. Если помните, несколько лет назад, операторы пытались зарабатывать на рингтонах и дурацких подписках. Тогда наблюдался кризис роста мобильных операторов: ценовая конкуренция себя исчерпала, идеи по улучшению сервиса закончились. Была волна MVNO, чтобы встроиться к клиентским базам крупных компаний и банков. Но MVNO убыточно, на мой взгляд. Что делать было непонятно. Но появление умных гаджетов у потребителей и промышленности спасает рынок. Но для этого нужны сети пятого поколения.
А вот теперь мы видим, что умные устройства и роботы это новые абоненты сотовой сети. На них и будут зарабатывать. Это означает появление разнообразных тарифов для IoT и роботов.
Поэтому не удивительно, что к 2026 году доходы мобильных операторов от 5G во всем мире достигнут $600 млрд. На новый стандарт придется 77% общей выручки от предоставления услуг сотовой связи.
По оценкам Juniper Research, объем генерируемых данных в сотовых сетях до 2026 года будет прирастать на 300% ежегодно, и вырастет с 720 эксабайт в 2021 году до 2 900 эксабайт к концу прогнозного периода.
Также к 2026 году количество IoT-устройств, подключенных к сотовым сетям, вырастет до 6 млрд единиц и впервые превысит количество смартфонов.
7 главных трендов ИИ в 2022 году
1) Увеличение специалистов в области ИИ
Рост применения ИИ вызывает опасения, что люди больше будут не нужны. Но на практике выясняется, что все больше специалистов требуется для работы с ИИ.
2) Эффективные языковые модели
Недавний выпуск приложения Open AI под названием GPT-3, состоящая из 175 миллиардов параметров. Похоже GPT-4 будет в 500 раз мощнее, чем GPT-3.
Мы наблюдаем значительный рост эффективности языковых моделей. Это означает, что скоро мы начнем общаться с машинами на языке, понятном людям. И наоборот, мы научимся преобразовывать человеческие языки в коды для выполнения и запуска приложений.
3) Искусственный интеллект в кибербезопасности
Количество киберпреступлений растет. Но также растет и количество устройств в сети и типы устройств. Искусственный интеллект будет играть значительную роль в анализе сетевого трафика и детекции подозрительных действий.
4) Метавселенная и искусственный интеллект
ИИ будет ключевым компонентом метавселенной. Внедрение ИИ позволит воссоздать мир, который будет ощущаться и выглядеть как реальный. Также люди смогут взаимодействовать с машинами ИИ для выполнения различных задач и действий в этих средах.
5) Low/No code AI
Это продожление тренда демократизации ИИ. Появляется все больше сервисов для создания алгоритмов ИИ "из коробки".
6) Транспортные средства с искусственным интеллектом
На самом деле умные алгоритмы уже давно используются в авиции и уже несколько лет в автомобилях как ассистент водителя. ИИ также обеспечивает предотвращение несчастных случаев, поскольку может предвидеть приближающиеся препятствия и предотвращать дорожно-транспортные происшествия.
7) Применение ИИ в творчестве
Мы знаем примеры использования искусственного интеллекта для создания музыки, стихов и даже видеоигр. Ожидается, что такие модели, как GPT-4 и Google Brain, произведут революцию применения ИИ в творчестве. Мы также увидим внедрение искусственного интеллекта в повседневные задачи, такие как создание заголовков для статей и информационных бюллетеней, создание логотипов и инфографики. Хотя творчество - это человеческий навык, мы видим больше алгоритмов, выполняющих эти задачи.
1) Увеличение специалистов в области ИИ
Рост применения ИИ вызывает опасения, что люди больше будут не нужны. Но на практике выясняется, что все больше специалистов требуется для работы с ИИ.
2) Эффективные языковые модели
Недавний выпуск приложения Open AI под названием GPT-3, состоящая из 175 миллиардов параметров. Похоже GPT-4 будет в 500 раз мощнее, чем GPT-3.
Мы наблюдаем значительный рост эффективности языковых моделей. Это означает, что скоро мы начнем общаться с машинами на языке, понятном людям. И наоборот, мы научимся преобразовывать человеческие языки в коды для выполнения и запуска приложений.
3) Искусственный интеллект в кибербезопасности
Количество киберпреступлений растет. Но также растет и количество устройств в сети и типы устройств. Искусственный интеллект будет играть значительную роль в анализе сетевого трафика и детекции подозрительных действий.
4) Метавселенная и искусственный интеллект
ИИ будет ключевым компонентом метавселенной. Внедрение ИИ позволит воссоздать мир, который будет ощущаться и выглядеть как реальный. Также люди смогут взаимодействовать с машинами ИИ для выполнения различных задач и действий в этих средах.
5) Low/No code AI
Это продожление тренда демократизации ИИ. Появляется все больше сервисов для создания алгоритмов ИИ "из коробки".
6) Транспортные средства с искусственным интеллектом
На самом деле умные алгоритмы уже давно используются в авиции и уже несколько лет в автомобилях как ассистент водителя. ИИ также обеспечивает предотвращение несчастных случаев, поскольку может предвидеть приближающиеся препятствия и предотвращать дорожно-транспортные происшествия.
7) Применение ИИ в творчестве
Мы знаем примеры использования искусственного интеллекта для создания музыки, стихов и даже видеоигр. Ожидается, что такие модели, как GPT-4 и Google Brain, произведут революцию применения ИИ в творчестве. Мы также увидим внедрение искусственного интеллекта в повседневные задачи, такие как создание заголовков для статей и информационных бюллетеней, создание логотипов и инфографики. Хотя творчество - это человеческий навык, мы видим больше алгоритмов, выполняющих эти задачи.
Мне кажется нет ничего удивительно в том, что за виртуальные деньги покупают виртуальные яхты.
Неизвестный пользователь заплатил $650 000 за виртуальную яхту в метавселенной
https://hightech-fm.turbopages.org/hightech.fm/s/2021/11/30/virtual-mega-yacht
Неизвестный пользователь заплатил $650 000 за виртуальную яхту в метавселенной
https://hightech-fm.turbopages.org/hightech.fm/s/2021/11/30/virtual-mega-yacht
На фоне новостей о метавселенных, Apple всерьёз взялась за иммерсивные технологии.
Apple опубликовала список вакансий «Инженер по AR / VR Frameworks» с ролью, описанной как «разработка совершенно новой парадигмы приложений».
Список опубликовал нынешний менеджер Apple Хайден Ли в Twitter. Пионер в области социальной виртуальной реальности, Ли стал соучредителем Convrge и Bigscreen. В середине 2020 года он был нанят Apple для работы над AR / VR и назначен менеджером в октябре, согласно его странице в LinkedIn.
Apple опубликовала список вакансий «Инженер по AR / VR Frameworks» с ролью, описанной как «разработка совершенно новой парадигмы приложений».
Список опубликовал нынешний менеджер Apple Хайден Ли в Twitter. Пионер в области социальной виртуальной реальности, Ли стал соучредителем Convrge и Bigscreen. В середине 2020 года он был нанят Apple для работы над AR / VR и назначен менеджером в октябре, согласно его странице в LinkedIn.
Meta поддержала проект против порномести.
Чтобы воспользоваться сервисом StopNCII, человеку, чьи интимные фотографии были опубликованы или могут быть опубликованы в Facebook и Instagram, нужно загрузить эти файлы в систему, пишет Meta.
Получается Мета признается, что в ее сервисах есть фото интимного характера.
Система преобразует фотографии интимного характера в хэш (цифровой отпечаток) и ищет совпадения с ним на своих ресурсах, а затем удаляет такие снимки.
Казалось бы, любители веерной рассылки дикпиков могут спать спокойно. Но уж если данные банковских карт и пароли «находят» в интернете, то эти «порно-данные» не останутся без внимания хакеров. И самое интересное будет, когда сотни или миллионы интимных фото «утекут» в интернет.
Чтобы воспользоваться сервисом StopNCII, человеку, чьи интимные фотографии были опубликованы или могут быть опубликованы в Facebook и Instagram, нужно загрузить эти файлы в систему, пишет Meta.
Получается Мета признается, что в ее сервисах есть фото интимного характера.
Система преобразует фотографии интимного характера в хэш (цифровой отпечаток) и ищет совпадения с ним на своих ресурсах, а затем удаляет такие снимки.
Казалось бы, любители веерной рассылки дикпиков могут спать спокойно. Но уж если данные банковских карт и пароли «находят» в интернете, то эти «порно-данные» не останутся без внимания хакеров. И самое интересное будет, когда сотни или миллионы интимных фото «утекут» в интернет.
Meta открыла свою VR-платформу Horizon Worlds для всех пользователей из США
В Horizon Worlds можно создать виртуальную версию себя и при помощи VR-гарнитуры Oculus гулять по анимированному миру, где можно взаимодействовать с аватарами других пользователей.
Ждем когда отроют для остальных стран.
В Horizon Worlds можно создать виртуальную версию себя и при помощи VR-гарнитуры Oculus гулять по анимированному миру, где можно взаимодействовать с аватарами других пользователей.
Ждем когда отроют для остальных стран.
WhatsApp интегрировал криптокошелек Novi и в США запустил тестовые переводы криптовалюты.
Интересно, как скоро отреагируют регуляторы и силовики. Учитывая, что российский ЦБ против крипты, а МВД разрабатывает схему ареста и конфискации криптовалюты.
Интересно, как скоро отреагируют регуляторы и силовики. Учитывая, что российский ЦБ против крипты, а МВД разрабатывает схему ареста и конфискации криптовалюты.
Скорость машинного обучения опережает закон Мура.
Помните выражение, что конкуренция переместилась из области цены и маркетинга в качество сервиса. Так вот теперь конкуренция переместилась в область, где соревнуются алгоритмы и команды, которые их создают.
Ускорения обучения моделей ML явно находится в тренде демократизации ИИ. Такие скорости повлекут качественные изменения, особенно, это касается всё большего применения ИИ в различных отраслях.
Для справки. Закон Мура был сформулирован в 1965 году одним из основатей Intel. Согласно этому закону количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца.
На обучение ML моделей требуются дни и недели. На стартапы по ускорению машинного обучения за последние несколько лет были потрачены миллиарды долларов (Cerebras Systems, Graphcore, Habana Labs и SambaNova Systems). Кроме того, Google, Intel, Nvidia и другие известные компании сделали аналогичные суммы внутренних инвестиций и приобретений.
Последние результаты тестов MLPerf показывают, что инвестиции окупились.
По данным Nvidia, производительность систем, использующих графические процессоры A100, увеличилась более чем в 5 раз за последние 18 месяцев и в 20 раз с момента проведения первых тестов MLPerf три года назад.
Microsoft впервые представила ИИ для Azure в MLPerf, пройдя через все восемь тестовых сетей с использованием различных ресурсов. Количество процессоров варьировалось от 2 процессоров AMD Epyc и 8 графических процессоров Nvidia A100 до 512 процессоров и 2048 графических процессоров. Количество явно имело значение. Наилучший результат это обучение модели менее чем за минуту.
Помните выражение, что конкуренция переместилась из области цены и маркетинга в качество сервиса. Так вот теперь конкуренция переместилась в область, где соревнуются алгоритмы и команды, которые их создают.
Ускорения обучения моделей ML явно находится в тренде демократизации ИИ. Такие скорости повлекут качественные изменения, особенно, это касается всё большего применения ИИ в различных отраслях.
Для справки. Закон Мура был сформулирован в 1965 году одним из основатей Intel. Согласно этому закону количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца.
На обучение ML моделей требуются дни и недели. На стартапы по ускорению машинного обучения за последние несколько лет были потрачены миллиарды долларов (Cerebras Systems, Graphcore, Habana Labs и SambaNova Systems). Кроме того, Google, Intel, Nvidia и другие известные компании сделали аналогичные суммы внутренних инвестиций и приобретений.
Последние результаты тестов MLPerf показывают, что инвестиции окупились.
По данным Nvidia, производительность систем, использующих графические процессоры A100, увеличилась более чем в 5 раз за последние 18 месяцев и в 20 раз с момента проведения первых тестов MLPerf три года назад.
Microsoft впервые представила ИИ для Azure в MLPerf, пройдя через все восемь тестовых сетей с использованием различных ресурсов. Количество процессоров варьировалось от 2 процессоров AMD Epyc и 8 графических процессоров Nvidia A100 до 512 процессоров и 2048 графических процессоров. Количество явно имело значение. Наилучший результат это обучение модели менее чем за минуту.
Unicorn-Market-Map_12082021-880x2679.png
448.4 KB
936 компаний единорогов в одной инфографике от CBInsights
Наша карта рынка отсортирована на 15 категорий: от автомобилей и транспорта до цепочек поставок и логистики. Категория «Другое» включает возобновляемые источники энергии, космические технологии, рекламные технологии и многое другое.
Данные по состоянию на 08.10.2021.
Наша карта рынка отсортирована на 15 категорий: от автомобилей и транспорта до цепочек поставок и логистики. Категория «Другое» включает возобновляемые источники энергии, космические технологии, рекламные технологии и многое другое.
Данные по состоянию на 08.10.2021.
Портал Ink. со ссылкой на ТомГУ пишет о том, что обучать сотрудников выгоднее, чем увольнять.
Это не удивительно на фоне возросшего дефицита ИТ-специалистов. Иногда у компаний нет другого выхода, кроме обучения собственных кадров.
Эксперты выяснили, что у таких компаний как «Сбер», «РЖД», «КАМАЗ», «Северсталь» и «Сибур» экономический эффект от обучения и инвестиций в человеческий капитал превышает 30 млрд руб.
«Ростелеком» инвестирует в обучение сотрудников около 400 млн руб. в год, «Сибур» — 2% фонда оплаты труда, «Росатом» — до 1,5%, «Северсталь» — 0,8%, Альфа-Банк — 0,25%.
Компании смогли сохранить рабочие места благодаря тому, что договорились о бесплатных программах повышения квалификации для сотрудников в более чем 80 ведущих вузах России. Потеря накопленных знаний, опыта и лояльности сотрудника стала менее выгодной, чем инвестиция в его обучение, заявили компании. Они предполагают, что стоимость привлечения квалифицированных кадров будет расти.
Стабильно высоким остается интерес компаний к разработчикам, аналитикам и проджект-менеджерам в сфере ИТ. Также работодатели часто смотрят на умение работать в команде, готовность к непрерывному обучению, критическое мышление, цифровую грамотность и навыки дистанционного обучения и работы.
Это не удивительно на фоне возросшего дефицита ИТ-специалистов. Иногда у компаний нет другого выхода, кроме обучения собственных кадров.
Эксперты выяснили, что у таких компаний как «Сбер», «РЖД», «КАМАЗ», «Северсталь» и «Сибур» экономический эффект от обучения и инвестиций в человеческий капитал превышает 30 млрд руб.
«Ростелеком» инвестирует в обучение сотрудников около 400 млн руб. в год, «Сибур» — 2% фонда оплаты труда, «Росатом» — до 1,5%, «Северсталь» — 0,8%, Альфа-Банк — 0,25%.
Компании смогли сохранить рабочие места благодаря тому, что договорились о бесплатных программах повышения квалификации для сотрудников в более чем 80 ведущих вузах России. Потеря накопленных знаний, опыта и лояльности сотрудника стала менее выгодной, чем инвестиция в его обучение, заявили компании. Они предполагают, что стоимость привлечения квалифицированных кадров будет расти.
Стабильно высоким остается интерес компаний к разработчикам, аналитикам и проджект-менеджерам в сфере ИТ. Также работодатели часто смотрят на умение работать в команде, готовность к непрерывному обучению, критическое мышление, цифровую грамотность и навыки дистанционного обучения и работы.
Закон Мура работает. Вот еще одно открытие, которое позволяет нарастить производительность CPU. Процессоры станут мощнее, а значит в Инстаграм появятся новые фильтры 😉
IBM и Samsung готовы преодолеть барьер 1 нм и сделать новые чипы супермощными и энергоэффективными.
Компания IBM совместно с Samsung разработала технологию вертикального размещения транзисторов в кристаллах кремния, при помощи которой процессоры повысят свою производительность. Возможно это позволит преодолеть барьер в 1 нм.
Напомню, что сейчам самые современные процессоры работают на 7 нм, но уже есть прототипы на 4 нм.
IBM и Samsung готовы преодолеть барьер 1 нм и сделать новые чипы супермощными и энергоэффективными.
Компания IBM совместно с Samsung разработала технологию вертикального размещения транзисторов в кристаллах кремния, при помощи которой процессоры повысят свою производительность. Возможно это позволит преодолеть барьер в 1 нм.
Напомню, что сейчам самые современные процессоры работают на 7 нм, но уже есть прототипы на 4 нм.