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.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru