Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Усилия Китая по разработкам в области искусственного интеллекта (ИИ) встречают серьезные затруднения. По оценкам газеты Financial Times, основных причин две: ошибки в ПО и недостатки аппаратного обеспечения.

Чаще всего объектом критики становится продукция Huawei, известная чипами семейства Ascend.

Именно Huawei стал лидером гонки китайских разработчиков, которые пытались заместить продукцию Nvidia, чьи поставки подпали под жесткие ограничения американских властей.

Однако, как сообщили источники Financial Times, которые занимаются исследованиями в области ИИ, Ascend все еще сильно отстают про производительности при первичном обучении. Кроме того, разработки Huawei критиковали за нестабильность работы и недостаточную функциональность фирменного ПО Cann.

Положение осложняют низкое качество кода и плохое документирование ПО от Huawei. На него жалуются даже сотрудники самой компании.

«Когда происходят случайные ошибки, очень трудно выявить их корень из-за плохой документации. Вам нужны талантливые разработчики, которые могут прочитать исходный код, чтобы увидеть, в чем проблема. При этом качество кода низкое», — сообщил источник Financial Times в Huawei.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru