Axiom JDK оптимизировали для архитектуры RISC-V

Axiom JDK оптимизировали для архитектуры RISC-V

Axiom JDK оптимизировали для архитектуры RISC-V

Компания Axiom JDK оптимизировала производительность Java-приложений и выпустила специальную версию Axiom JDK Pro Server для работы в системах на архитектуре RISC-V.

Данная оптимизация позволит эффективнее работать с высоконагруженными Java-приложениями на RISC-V и обеспечивать бесшовную миграцию Java-стека на перспективные решения.

Усовершенствованная среда исполнения Java содержит специализированные патчи для RISC-V IP-ядер участников российского Альянса RISC-V. В результате российская платформа Java Axiom JDK позволит запускать любые приложения, написанные на Java, которые могут работать на аппаратных решениях, соответствующих стандарту RISC-V.

Оптимизированная платформа Java Axiom JDK Pro Server для RISC-V уже предлагается для коммерческого использования. Речь идет о версиях с длительной поддержкой (LTS) JDK 17 и 21 и включает регулярные обновления безопасности.

Совершенствование Axiom JDK для систем на архитектуре RISC-V увеличивает потенциал российского ИТ-сообщества в создании импортонезависимых программно-аппаратных решений. Достоинствами архитектуры RISC-V является открытость, модульность и постоянно развивающаяся экосистема, включающая в себя все современные наработки в создании процессорных архитектур и программного обеспечения.

«Мы рады, что в России есть сильное сообщество Java профессионалов, заинтересованных в программно-аппаратных оптимизациях для развития открытых процессорных архитектур. Альянс RISC-V ожидает от сотрудничества с Axiom JDK улучшения качества поддержки RISC-V в отечественной платформе Java, OpenJDK, поиска новых архитектурных идей и развития профиля прикладных RISC-V процессоров RVA23, укрепляя базу для технологического суверенитета. Качественное решение даст весомые преимущества для заказчиков при формировании ИТ-стратегии на отечественном программно-аппаратном стеке и развитии систем на платформе Java, которая используется в подавляющем числе корпоративных систем в России», — сказал Сергей Якушкин, глава Технологического комитета Альянса RISC-V.

«Инженеры Axiom JDK ежедневно работают над тем, чтобы удовлетворять потребности отечественных разработчиков в Java-технологиях. Мы выпускаем регулярные обновления и улучшения, занимаемся локализацией, поддерживаем современные аппаратные платформы и постоянно инвестируем в развитие. Такая стратегия обеспечивает разработчиков полнофункциональным инструментарием для создания новых критически важных систем и миграции существующих на доверенный Java-стек. Мы гордимся, что можем предоставить российским компаниям все необходимые инструменты для безопасной и эффективной Java-разработки и подтвердить, что Java в России — это мы», — отметил Роман Карпов, директор по стратегии и развитию технологий Axiom JDK.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru