TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

Стартап TypingDNA выбил себе $7 миллионов на интересную инициативу — ИИ-технологию, способную идентифицировать людей, опираясь на их способ ввода текста на клавиатуре. По словам представителей, метод должен работать как на ноутбуках, так и на мобильных устройствах.

Получается что-то вроде «биометрии ввода текста». На деле система учитывает временные интервалы между нажатиями клавиш, а также промежутки, в течение которых клавиши остаются зажатыми.

Сама идея далеко не новая; например, опубликованная на PCWorld статья описывает исследование в этой области, которое проводилось ещё двадцать лет назад. Тогда эксперты пришли к выводу, что внедрению технологии мешает неточность идентификации.

А специалисты из TypingDNA утверждают, что разработанный ими метод вычисления паттернов способен обеспечить точность от 99% до 99.9%.

По словам главного идейного вдохновителя стартапа, TypingDNA в настоящее время работает с банками, платёжными и финансовыми приложениями, платформами онлайн-обучения и государственными сервисами — всеми, для кого важен вопрос идентификации и предотвращения мошенничества.

Разработанный экспертами TypingDNA API открыт для всех, особенно приветствуется вклад разработчиков, которые могут дополнить и усовершенствовать продукты и приложения специалистов.

Сооснователь TypingDNA заявил, что достаточно всего лишь небольшого куска текста, чтобы вычислить конкретного человека с большой долей 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