WhatsApp капитулировал и перенёс новые правила передачи данных на май

WhatsApp капитулировал и перенёс новые правила передачи данных на май

WhatsApp капитулировал и перенёс новые правила передачи данных на май

WhatsApp решил пока не рисковать и отложить вступление в силу новой политики, которая будет диктовать правила обмена пользовательскими данными между проектами Facebook. Скорее всего, руководство сервиса обмена сообщениями обратило внимание на реакцию людей и их отток после анонса новых правил.

Изначально обновлённая политика должна была вступить в силу 8 февраля. Однако теперь, когда представители мессенджера прочувствовали отношение пользователей, вопрос отложили до 15 мая.

Услышав об изменениях правил использования WhatsApp, многие выразили недовольство, поскольку Facebook решил собирать ещё больше данных юзеров и распределять их по своим сервисам: Instagram, Messenger. Пользователи потребовали больше прозрачности в отношении информации, которую планируют передавать проектам Цукерберга.

Facebook практически сразу начал оправдываться, подчёркивая, что новая политика не распространяется на частные переписки. Более того, представители WhatsApp отметили, что компания не видит чаты пользователей и не слушает их звонки.

На днях в блоге WhatsApp появилась запись, согласно которой вступление в силу новых правил передачи данных переносится на середину мая. Также разработчики мессенджера прояснили ряд других нюансов.

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