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.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru