Пентагон будет тестировать программное обеспечение вооружений с помощью игр

Пентагон будет тестировать программное обеспечение вооружений с помощью игр

 Подрядчики Пентагона вербуют учёных Университета Вашингтона и исследовательской компании Galois для разработки компьютерных игр, которые бы позволяли проводить тестирование программного обеспечения вооружений на наличие различного рода ошибок и уязвимостей.

Финансирование проекта осуществляет Управление перспективного планирования оборонных научно-исследовательских работ США (DARPA), в рамках программы Crowd Sourced Formal Verification. В ходе эксперимента планируется создать специальные логические игры для ноутбуков и мобильных устройств и выпустить их в свободную продажу. Найденные игроками в процессе игры решения позволят специалистам Пентагона проводить формальную верификацию применения математических теорий, что позволит определить, имеются ли в тестируемом программном коде ошибки и уязвимости.

Проект рассчитан на 3 года и призван сократить расходы Пентагона на содержание штатных специалистов для тестирования программного обеспечения вооружений.

На реализацию проекта DARPA планирует потратить $4,7 млн. в 2012 финансовом году и $32 млн. в 2015 финансовом году.

 Подрядчики Пентагона вербуют учёных Университета Вашингтона и исследовательской компании Galois для разработки компьютерных игр, которые бы позволяли проводить тестирование программного обеспечения вооружений на наличие различного рода ошибок и уязвимостей." />

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru