Режим Инкогнито в Chrome для Android теперь разблокируется по отпечатку

Режим Инкогнито в Chrome для Android теперь разблокируется по отпечатку

Режим Инкогнито в Chrome для Android теперь разблокируется по отпечатку

Мобильная версия браузера Chrome для смартфонов и планшетов на Android получила новую интересную функциональность: теперь пользователи могут защитить свои вкладки в режиме «Инкогнито» с помощью биометрической аутентификации — сканера отпечатков пальцев.

Новая фича работает так: вы сёрфите в режиме «Инкогнито», а потом просто закрываете Chrome — в этом случае браузер сразу же блокирует открытые в этом режиме вкладки, а разблокировать их можно с помощью сканера отпечатка пальца.

Повторный запуск браузера покажет пользователю серый экран с лого «Инкогнито» (очки и шляпа). После этого можно нажать на кнопку «разблокировать Инкогнито», которая открывает интерфейс сканирования отпечатка. У пользователя также есть возможность использовать ПИН-код (в нижнем левом углу).

Другие доступные опции, согласно 9to5google.com: возврат ко вкладкам в обычном режиме, закрыть открытые вкладки в режиме «Инкогнито».

 

Соответствующую опцию можно найти в настройках, пункт «Безопасность и конфиденциальность» => «Блокировать вкладки в режиме “Инкогнито“ при выходе из Chrome».

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru