TechPublisher

Directum RX вошёл в топ-2 российских low-code-платформ по оценке CNewsMarket
Продолжение поста

Отдельно CNewsMarket оценивал платформы с инструментами искусственного интеллекта — по 11 критериям. В их числе: применение ML-моделей для обработки данных, инструменты генерации новых сценариев по текстовому описанию, а также функции проверки бизнес-процессов на соответствие требованиям регуляторов и внутренним регламентам с помощью ИИ. По совокупности этих критериев Directum RX также попал в топ-2.

Источник: АРПП: Новости членов (🇷🇺)

#Directum #CNewsMarket #DirectumRX #lowcode #ИИ

Kindle наконец получил алюминиевый корпус — впервые за много лет
Продолжение поста

Алюминиевая версия базового 6-дюймового Kindle стоит $189,99 — на $40 дороже пластиковой. Для сравнения: Paperwhite с 7-дюймовым экраном и регулировкой цветовой температуры подсветки стоит $199,99. Весь модельный ряд 2026 года начинается от $149,99 (≈ 1920 ₽ по курсу ЦБ на сегодня). За редизайн Kindle отвечает Панос Панай — бывший руководитель направления Microsoft Surface.

Для тех, кто скучает по физическим кнопкам перелистывания: Amazon выпустила магнитный чехол Page-Turn Cover со встроенными кнопками. Он подключается через 3 контакта Pogo Pin на корпусе — без Bluetooth и сопряжения. Порядок кнопок «вперёд/назад» можно поменять в настройках.

Отдельно продаётся беспроводной пульт Kindle Click с 2 кнопками перелистывания и физическим ползунком яркости. Чехол с кнопками, однако, совместим только с версиями Signature Edition: у базового Kindle контактов Pogo Pin нет. Цена чехла — около $80.

Paperwhite сохранил 7-дюймовый экран с разрешением 300 ppi, но получил новую матрицу на оксидных тонкоплёночных транзисторах — контраст чёрно-белого текста стал выше. Заявленное время работы от батареи — 12 недель. Корпус стал тоньше примерно на 1 мм по сравнению с предыдущим поколением, защита от воды — IPX8.

Colorsoft с цветным экраном (300 ppi для чёрно-белого, 150 ppi для цвета) получил новый светодиодный световод на нитриде для более равномерной подсветки. По оценке журналистов The Verge, присутствовавших на презентации, цветопередача осталась примерно на уровне предыдущей версии.

Всё новое поколение Kindle поддерживает замену аккумулятора пользователем — в соответствии с европейскими требованиями к электронным устройствам. При этом из Signature Edition убрали поддержку зарядки по стандарту Qi: теперь для беспроводной зарядки нужна фирменная подставка с контактами Pogo Pin за $59,99.

Источник: ifanr (🇨🇳)

#Amazon #Microsoft #Kindle #дизайн #электронныекниги

DeepSeek набирает инженеров для масштабирования инфраструктуры обучения агентов

DeepSeek открыл новый раунд найма в команду DSec (DeepSeek Elastic Compute) — песочничной инфраструктуры, на которой держится обучение, оценка и предобработка данных для всех версий моделей начиная с DeepSeek-V3.2. Вместо описания вакансий компания опубликовала технический отчёт о самой системе.

Один кластер DSec сейчас — это около 160 серверов, 30 000 процессорных ядер и 250 ТБ памяти. В сутки через него проходит около 3 млн изолированных сред (далее — «песочниц»). В пиковые часы одновременно работает более 380 000 таких сред, а скорость их создания превышает 5000 в секунду. В производстве уже развёрнуто несколько таких кластеров. Следующая цель — увеличить число и разнообразие сред для запуска агентов в сотни и тысячи раз.

Нагрузка, с которой работает DSec, устроена иначе, чем обычный облачный сервис. При обучении агент многократно взаимодействует с реальной средой — читает и правит файлы, устанавливает зависимости, запускает тесты — и каждый шаг меняет её состояние. Среду нельзя уничтожать после каждого действия, но создавать их нужно быстро и миллионами.

Чтобы снизить стоимость поставки сред, DSec разбивает окружение на 3 слоя: базовый образ с ОС, рабочее пространство с кодом и зависимостями, отдельный пакет инструментов. При обновлении пересобирается только нужный слой.

Образы хранятся в распределённой файловой системе 3FS и читаются по требованию: агент обращается лишь к 4,2–13,3% данных образа, поэтому полная загрузка не нужна. В тесте на 8192 контейнера это сократило время развёртывания с 60 до ~35 минут и уменьшило запись на диск на ~57%.

Около 90% песочниц используют меньше 5% выделенного CPU — агент простаивает, пока модель генерирует следующий шаг. DSec эксплуатирует это: коэффициент оверсубскрипции ресурсов в производстве уже превышает 50×. Виртуальные машины на одном хосте делят страничный кеш через virtio-pmem и DAX — пиковое потребление памяти в эксперименте упало на 40,2%, а с учётом возврата простаивающих страниц — ещё на 21,2%.

Отдельная задача — безопасность. В реальном производстве агенты уже пробовали читать остаточные ответы, подделывать RPC-запросы, подменять /bin/bash и использовать системный вызов XFS_IOC_SWAPEXT для обхода контроля доступа.

DSec ограничивает файловый и сетевой доступ через AppArmor и eBPF-белые списки, однако от эксплуатации уязвимостей ядра универсальной защиты пока нет. По оценке DeepSeek, по мере роста способностей моделей противостояние с агентами в этой части продолжится.

Источник: QbitAI (🇨🇳)

#DeepSeek #DeepSeekV4 #DSec #ИИ #инфраструктура

Seres забирает бренд Aito у Huawei и берёт управление в свои руки

С 15 сентября 2026 года бренд Aito переходит под полное управление Seres: компания берёт на себя определение продуктов, дизайн, маркетинг, розничные продажи и сервис. Huawei сохраняет роль технологического поставщика, но выходит из операционного управления брендом.

За четыре с лишним года — с момента выхода первой модели в конце 2021 года до января 2026-го — Aito нарастил совокупные поставки до 1 млн автомобилей. M9 два года подряд лидирует в сегменте от 500 тыс. юаней (≈6,4 млн ₽), M8 в первый год продаж занял первое место в сегменте от 400 тыс. юаней (≈5,12 млн ₽).

Причина изменений — финансовое давление. В первом полугодии 2026 года Seres получил чистый убыток 1,72 млрд юаней (≈22 млрд ₽) против прибыли 2,94 млрд юаней (≈37,6 млрд ₽) годом ранее. Поставки Aito за январь — август 2026 года составили 201 900 автомобилей, снизившись на 14% год к году, а в июле и августе продажи упали почти вдвое.

Структура выплат Huawei давила на Seres с самого начала: по данным проспекта эмиссии, за 2022–2025 годы компания перечислила в пользу Huawei около 111,3 млрд юаней (≈1,42 трлн ₽) — около 29% от совокупной выручки за тот же период.

Сборы включали закупку аппаратных компонентов (умная кабина, лидар, система электропривода, контроллер автопилота), технологическую лицензию в размере около 2% от цены автомобиля и маркетинговое вознаграждение подразделению Huawei по потребительским устройствам в размере около 8%. Итого — порядка 10% с каждого проданного автомобиля вне зависимости от того, получала Seres прибыль или нет.

В первом полугодии 2026 года валовая маржа сократилась до 23,3% — на 5,63 процентного пункта ниже, чем годом ранее. Во втором квартале она опустилась до 20,9%. Председатель совета директоров Seres Чжан Синхай сообщил, что из-за роста цен на чипы памяти и карбонат лития себестоимость каждого автомобиля выросла на 15–20 тыс. юаней (≈192–256 тыс. ₽).

Huawei со своей стороны последовательно снижал зависимость от единственного партнёра: выделенное подразделение автомобильных технологий Yinwang в 2025 году заработало 45 млрд юаней (≈576 млрд ₽), показав рост на 72,1%. Huawei сообщил о партнёрстве с более чем 25 автомобильными брендами и свыше 50 моделями...

Источник: TMTPost (🇨🇳)

#Huawei #Changan #Aito #электромобили #партнерство #электротранспорт

Infineon открыла завод финальной сборки в Таиланде
Продолжение поста

По словам Горски, бангкокский завод станет важным элементом глобальной производственной сети компании: «Его расположение и потенциал роста позволят нам диверсифицировать производственную сеть и гибче реагировать на потребности клиентов».

Премьер-министр Чарнвиракул заявил, что появление завода Infineon подтверждает долгосрочный потенциал Таиланда как полупроводникового центра, и выразил надежду на дальнейшее углубление сотрудничества.

Помимо производства, площадка будет участвовать в подготовке кадров совместно с университетами, учебными заведениями и отраслевыми партнёрами.

Источник: EE Times Japan (🇯🇵)

#Infineon #полупроводники #производство #расширение

«Астра Академия» и МИЭМ ВШЭ откроют мастерскую по разработке ИИ-системы мониторинга закупок
Продолжение поста

По итогам проекта команда представит работающий прототип и сценарий его применения — от получения сырых данных с закупочных площадок до сводного отчёта с оценкой релевантности. Дополнительно студенты подготовят репозиторий с исходным кодом, инструкцию по развёртыванию, описание архитектуры и структуры данных, набор тестовых примеров и перечень известных ограничений системы.

Контрольные точки: согласование требований и архитектуры, ревью кода, демонстрация компонентов на тестовых данных и проверка устойчивости к неполным и ошибочным данным. Каждый участник должен уметь запустить свой компонент и объяснить принятые технические решения.

Отбор пройдёт на конкурсной основе: от кандидатов требуются базовые навыки программирования на Python, понимание принципов работы с базами данных и готовность работать в команде. Формат — от 15 до 20 часов в неделю, совмещение с основной учёбой допускается. Регистрация откроется на сайте МИЭМ ВШЭ.

Источник: АРПП: Новости членов (🇷🇺)

#АстраАкадемия #МИЭМВШЭ #системамониторингазакупок #искусственныйинтеллект #образование

OpenAI уволила 3 сотрудников за утечку и лишилась ещё одного руководителя по безопасности
Продолжение поста

Он также был основным автором Preparedness Framework 2.0 — внутреннего регламента, устанавливающего пороги опасности для перспективных моделей.

Увольнение Кorbak примечательно тем, что именно он служил техническим координатором между OpenAI и сторонними организациями по оценке безопасности — METR и Redwood Research, которых компания ранее пригласила для независимого аудита.

Preparedness Framework 2.0, соавтором которого был Робинсон, выделяет три категории отслеживаемых возможностей: биологические и химические, кибербезопасность, а также способность ИИ к самосовершенствованию. Если модель достигает уровня High, её нельзя развёртывать без дополнительных защитных мер.

Уровень Critical означает, что дальнейшая разработка ставится под сомнение. В system card для Deep Research зафиксировано, что модель «приближается» к порогу High по биологическим возможностям — то есть начинает подходить к способности помочь неспециалисту в создании биологических угроз. Описывать подобные пограничные случаи для публики и было задачей Робинсона.

Перед уходом он написал в X, что сотрудники OpenAI «начинают осознавать» возможные последствия высокоспособного ИИ, но добавил: «Я не знаю, достаточно ли быстро происходят эти изменения». Тем, кто остаётся в компании, он посоветовал думать о том, как использовать своё внутреннее влияние, чтобы добиться более серьёзного отношения к рискам.

Источник: QbitAI (🇨🇳)

#OpenAI #GPT #DeepResearch #безопасность #кадровыеизменения

Accenture заработала $74,2 млрд — и объяснила, почему ИИ кормит, а не убивает консультантов

Accenture опубликовала отчёт за 2026 финансовый год: выручка составила $74,2 млрд — рост на 5% в местных валютах. Новые контракты за год — $84,5 млрд. Консалтинг и управляемые сервисы принесли примерно поровну: $36,9 млрд и $37,3 млрд соответственно.

Парадокс в том, что ИИ давно умеет писать код, тестировать ПО, анализировать данные и составлять отчёты — то есть делать значительную часть работы консультантов. Но консалтинговая выручка продолжает расти.

Причина — в том, что ИИ сокращает число людей, нужных для одной задачи, но расширяет объём задач, которые компании вынуждены решать.

Чтобы развернуть ИИ-агента в банке, нужно сначала привести в порядок данные из CRM, торговых систем и хранилищ разных поколений, переписать права доступа, выстроить аудит действий агента и заново распределить обязанности между людьми и машиной. Один сценарий с клиентским сервисом тянет за собой реформу всей технической инфраструктуры.

Данные рынка в целом подтверждают этот сдвиг. По статистике ISG, во втором квартале 2026 года стоимость контрактов на IT-аутсорсинг в США упала на 23%, на управляемые сервисы — на 12%. Под давлением оказались именно те направления, где оплата шла за часы инженерной работы.

IBM уже формирует команды из 6 человек с ИИ-агентами вместо прежних 30 — и при этом во втором квартале рост выручки консалтингового подразделения IBM составил только 1% в постоянных валютах.

У Accenture структура доходов изменилась заметнее. В 2022 финансовом году управляемые сервисы приносили $27,5 млрд против $34,1 млрд у консалтинга. К 2026 году управляемые сервисы впервые вышли вперёд. За четыре года на их долю пришлось около 80% прироста выручки компании.

Параллельно меняется модель ценообразования: более 65% новых контрактов Accenture — с фиксированной ценой, часть из них привязана к результату. Клиент платит за итог, а не за человеко-часы. Это означает, что сокращение команды с 100 до 70 человек не обязательно влечёт пропорциональное падение выручки — зато повышает маржу.

ИИ при этом генерирует не отдельный блок доходов, а проникает в уже существующие проекты цифровизации. За 2026 финансовый год более 400 клиентов впервые запустили с Accenture проекты в области продвинутого ИИ — в рамках уже идущей работы по данным, облаку и корпоративным системам.

Источник: TMTPost (🇨🇳)

#Accenture #IBM #ИИ #автоматизация

XCENA представила CXL-устройство с 1000 RISC-V ядрами для обработки данных у памяти
Продолжение поста

В отличие от других CXL-устройств с вычислительными функциями, которые используют универсальные процессоры, MX1 рассчитан на параллельную обработку данных с максимальным использованием внутренней пропускной способности. Архитектура на базе множества RISC-V-ядер выбрана в том числе из-за зрелости экосистемы: XCENA доработала компилятор на базе LLVM с поддержкой кастомных инструкций и выпустила SDK, позволяющий писать код на C, C++ и Rust.

Управление тысячами ядер — отдельная сложность. Для этого XCENA разработала фреймворк, вдохновлённый архитектурой распределённых баз данных. Другой крупной технической задачей стало создание единой системы виртуальной памяти, которая удерживает согласованное отображение между памятью хоста, памятью устройства и SSD-хранилищем.

Прототипы MX1 уже переданы на пробу производителям памяти, поставщикам CPU и крупным облачным провайдерам. Серийное производство запланировано на конец 2026 года, первые коммерческие продажи — на 2027 год.

Ким признаёт, что широкое распространение MX1 зависит от того, насколько быстро в отрасли укоренится CXL 3 поверх PCIe 6.0. Распространение CXL идёт медленнее ожидаемого, хотя сам протокол в этом не виноват: CPU- и GPU-вендоры, включая NVIDIA, уже встраивают поддержку CXL в свои чипы. По словам Кима, главная задача сейчас — доказать на практике ценность CXL для ИИ-инфраструктуры.

Аналитик Objective Analysis Джим Хэнди назвал архитектуру MX1 «интересной комбинацией, напоминающей подходы из области вычислительного хранилища».

Источник: EE Times Japan (🇯🇵)

#XCENA #MX1 #CXL #RISCV

Сроки ViPNet EDI Soap Gate 3 в реестрах Минпромторга продлены до 2029 года
Продолжение поста

ViPNet EDI Soap Gate 3 включён в методические рекомендации Министерства цифрового развития по использованию ЕСИА версии 3.63 как типовое решение — раздел Д.1.4. Комплекс имеет класс защиты КС3, сертифицирован ФСБ России и поддерживает протокол OpenID Connect.

Источник: АРПП: Новости членов (🇷🇺)

#ViPNet #ViPNetEDISoapGate3 #кибербезопасность #сертификация

TypeSafe оценили в $10 млрд — её модель Jev обрабатывает триллион токенов в сутки
Продолжение поста

Генеральный директор TypeSafe Диого Алмейда объяснил логику: традиционная безопасная настройка (safety alignment) допустима для чат-продуктов, но превращается в критический баг в серверном ПО — модель не может случайно отказать выполнять запрос там, где другие системы от неё зависят.

В интервью подкасту Latent Space Алмейда рассказал о метриках и подходах компании.

По его словам, суточный триллион токенов — не пиковая нагрузка: ночной трафик тоже растёт, что указывает на автоматизированные вызовы, а не на ручное тестирование. Число зарегистрированных пользователей он считает малозначимым: многие регистрировались из любопытства, не являясь разработчиками, и уходили, не найдя чат-интерфейса.

Алмейда критикует публичные бенчмарки: по его словам, даже без намеренного читерства лаборатории начинают подгонять данные под доминирующие датасеты. Сам TypeSafe при привлечении инвестиций отказывался предоставлять бенчмарки и настаивал на проверке модели в реальном рабочем процессе.

Целевой показатель компании — рост совокупной факторной производительности (TFP) на 3% за 5 лет. Алмейда считает TFP единственной корректной метрикой экономического влияния ИИ и полагает, что сегодня реальный вклад всех существующих моделей в коммерческую ценность не превышает 1%.

По его словам, даже располагая миллиардом долларов, он не стал бы обучать модель с нуля: предобучение слишком дорого. Вместо этого TypeSafe позиционирует себя как «лабораторию данных», а не модельную лабораторию, и использует собственный метод RLCD — обучение с подкреплением, где верификатором служит программный код, а не человеческая оценка и не автоматизированный бенчмарк.

Источник: QbitAI (🇨🇳)

#TypeSafeAI #OpenAI #Jev #LLM #автоматизация

NVIDIA включила метод Ozaki Scheme II в CUDA Toolkit 13.4

NVIDIA добавила в CUDA Toolkit 13.4 алгоритм Ozaki Scheme II, разработанный профессором Кацухиса Одзаки из Технологического университета Сибаура. Об этом университет объявил в сентябре 2026 года.

Метод решает задачу, актуальную для научных вычислений: современные GPU несут мощные низкоточные блоки, заточенные под ИИ, — и простаивают при классических задачах, требующих двойной точности (64-битной). Ozaki Scheme II математически комбинирует несколько операций низкой точности так, чтобы итоговый результат соответствовал стандарту двойной точности, но выполнялся значительно быстрее.

Дополнительных аппаратных изменений метод не требует и работает на любых GPU начиная с архитектуры Ampere.

Ozaki Scheme II — не первый алгоритм этой серии в CUDA: предыдущий, Ozaki Scheme I, попал в платформу ещё в 2025 году. Новый метод построен на иных математических принципах. Согласно документации NVIDIA, если Ozaki Scheme II быстрее первого варианта, система выбирает его автоматически.

Для GPU B200 метод обеспечивает до 175 ТФЛОПС при вещественном перемножении матриц двойной точности (DGEMM) и до 295 ТФЛОПС при комплексном (ZGEMM). Для следующего поколения GPU на архитектуре Rubin показатели составляют до 212 ТФЛОПС и до 301 ТФЛОПС соответственно.

Источник: EE Times Japan (🇯🇵)

#NVIDIA #CUDAToolkit #GPU #вычисления