Facebook будет отслеживать офлайн-общение пользователей

Facebook будет отслеживать офлайн-общение пользователей

Facebook будет отслеживать офлайн-общение пользователей

Facebook, похоже, работает над новыми «фичами», которые явно не понравятся пользователям, которым небезразличен вопрос конфиденциальности. На этот раз интернет-гигант придумал механизм детектирования людей, с которыми вы общаетесь на регулярной основе — об этом говорит найденный в Сети патент.

Идея заключается в следующем — вы часто сидите в автобусе рядом с определенным человеком, возможно, разговариваете с ним или даже флиртуете, задача Facebook в этом случае — распознать этого человека и предложить вам подружиться с ним на своей платформе.

Для реализации поставленной задачи в социальной сети планируют задействовать различные аппаратные возможности современных смартфонов. Например, речь может идти о Bluetooth-технологии или о NFC.

Поскольку уровень сигнала также можно измерить, приложение спокойно сможет отличить близкий контакт от обычного нахождения в одном месте. Более того, благодаря гироскопам в смартфонах Facebook, предположительно, сможет отличить, когда пользователи танцуют вместе.

«Обычно пользователям нужно знать имя или фамилию человека, если они хотят найти его профиль в социальной сети. Однако случается, что у человека не было возможности узнать необходимую для поиска информацию. Таким образом, связь между людьми теряется», — говорится в патенте.

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