Любопытные детки: каждый час совершается 180 000 попыток зайти на порносайты

Любопытные детки: каждый час совершается 180 000 попыток зайти на порносайты

Система родительского контроля, реализованная в персональных продуктах «Лаборатории Касперского», срабатывает в категории «порнография» более 4 000 000 раз в сутки. Это означает, что каждый час с компьютеров, за которыми сидят дети, совершается около 180 тыс. попыток зайти на порносайты. Об этом говорят данные, собранные по всему миру с помощью технологии Kaspersky Security Network.





Как видно из графика, созданного группой анализа веб-контента «Лаборатории Касперского», большая часть попыток зайти на порноресурсы приходится на вечер. А настоящий всплеск активности происходит в 23 часа (по общемировому времени).

Модуль родительского контроля реализован в продуктах Kaspersky Crystal и Kaspersky Internet Security 2011. Благодаря этой системе, взрослые могут ограничить время использования ребенком Интернета, контролировать его работу за компьютером, запретить загрузку тех или иных видов файлов, закрыть доступ к определенным программам и сайтам, а также сохранять логи общения в онлайн-мессенджерах (ICQ, MSN) и социальных сетях.

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