Microsoft реализует предиктивный ввод во всех приложениях Windows 10

Microsoft реализует предиктивный ввод во всех приложениях Windows 10

Microsoft реализует предиктивный ввод во всех приложениях Windows 10

Исследователи обнаружили еще одну интересную скрытую возможность в билдах Windows 10 20H1. На этот раз это предиктивный ввод текста во всех приложениях Windows 10 — в процессе набора текста система будет угадывать слова, которые вы хотите напечатать, что должно повысить скорость работы с текстовыми документами.

Windows 10 20H1 оснащает UWP/Win32-приложения вроде Блокнота, OneNote, Microsoft To-Do функцией предугадывания слов. От текущей реализации это будет отличаться встроенными предложениями слов.

На пример работы этой функции можно посмотреть на картинке ниже. Предугаданные слова появляются сразу после текста, который вы набираете.

Новую возможность обнаружила команда Albacore. По словам исследователей, нововведение позволяет быстрее набирать текст, и в целом оно гораздо удобнее того, что пользователи имеют сейчас.

На данный момент неясно, добавит ли Microsoft поддержку нового предиктивного ввода текста в сторонние приложения вроде браузеров или Facebook с Twitter.

Напомним, что несколькими днями ранее в билдах Windows 10 Insider Preview 20H1 специалисты быстро нашли три скрытые функции, которые попадут в следующий релиз с большой степенью вероятности.

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