Агентов ЦРУ отслеживают с помощью инфраструктуры развитых городов

Агентов ЦРУ отслеживают с помощью инфраструктуры развитых городов

Агентов ЦРУ отслеживают с помощью инфраструктуры развитых городов

Руководство ЦРУ считает, что в современных условиях иностранные шпионы могут беспрепятственно осуществлять слежку за агентами спецслужбы, используя камеры наблюдения, которыми оснащены города приблизительно в 30 различных странах.

«В Сингапуре это практикуется уже много лет», — заявила Доун Мейеррикс, заместитель главы отдела науки и технологий ЦРУ.

Однако у ЦРУ есть свои методы противодействия подобной слежке. Например, в одном из городов агенты воспользовались алгоритмами искусственного интеллекта для создания некой карты города, на которой были отражены все CCTV-камеры.

Таким образом, агенты примерно представляли, где они находятся под наблюдением и как им избежать слежки.

Мейеррикс считает, что из-за напряженных отношений с Россией и Китаем для агентов спецслужбы необходимо учитывать нюансы современных методов слежки, так как камеры наблюдения в развитых городах могут находиться буквально повсюду.

Более того, CCTV-камеры — не единственная проблема. Также опасность представляют социальные сети и механизмы отслеживания местоположения в современных смартфонах.

«Даже если вы выключите свой телефон за 10 минут до того, как доберетесь до своего рабочего места, вы никого не запутаете. Неужели вы считаете, что будет непонятно, куда вы направляетесь?», — объясняет Мейеррикс.

Заместитель главы отдела науки и технологий ЦРУ подчеркнула, что наличие различных цифровых трекеров значительно усложняет работу агентов службы, которым теперь приходится учитывать массу нюансов.

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