Google Chrome 78 сможет получать коды верификации из SMS-сообщений

Google Chrome 78 сможет получать коды верификации из SMS-сообщений

Google Chrome 78 сможет получать коды верификации из SMS-сообщений

На сегодняшний день многие приложения и сервисы требуют подтвердить номер телефона пользователя с помощью кода в SMS-сообщении. Чаще всего в ходе этой процедуры приходится выходить из приложения, искать в сообщениях код и возвращаться обратно — неудобно. Однако разработчики браузера Google Chrome решили упростить людям жизнь.

Для этого был добавлен специальный API, работающий по схожему с реализованным в Android-приложениях принципу. Идея заключается в следующем: когда сайт отправляет код верификации в SMS-сообщении, Chrome ждёт его и автоматически подставляет в требуемое поле.

У самого сайта не будет доступа к вашим сообщениям, только к самому короткому коду, отправленному непосредственно ресурсом.

Помимо этого, разработчики предусмотрели и другие меры предосторожности, которые не позволят стороннему сайту прочитать текст ваших SMS-сообщений.

Также сотрудники Google поработали над ещё одним API — Native File System. Его задача — предоставить веб-страницам доступ к файловой системе компьютера или смартфона.

Поскольку таким образом можно загружать не только один файл, но и набор файлов и даже целую директорию, эти возможности будут крайне полезны для различных онлайн-редакторов кода. Google Docs, например, сможет редактировать файлы Word прямо на вашем компьютере, их не нужно будет загружать и конвертировать.

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