Ubuntu может отключить GPU-защиту Intel ради +20% к производительности

Ubuntu может отключить GPU-защиту Intel ради +20% к производительности

Ubuntu может отключить GPU-защиту Intel ради +20% к производительности

У Intel, как известно, непростая история с уязвимостями аппаратного уровня: Spectre, Meltdown и вся эта архитектурная боль. Чтобы хоть как-то исправить ситуацию, компания выкатывала патчи микрокода и ограничивала работу механизма спекулятивного выполнения.

Но мало кто знает, что похожая история происходит и с графикой Intel. Да, даже у встроенного видео и Arc-дискреток.

Выяснилось, что защитные меры на GPU тоже съедают кусок производительности — на Linux, например, отключение этих защит в OpenCL и Level Zero может прибавить до 20% скорости.

Теперь Canonical, разработчики Ubuntu, официально рассматривают возможность отключить эту защитную функциональность по умолчанию в системе.

Причём без хаков и танцев с бубном — Intel сама выложила на GitHub сборки своих GPU-стеков с отключёнными митигациями. Canonical это, конечно, подбодрило.

Да, риски остаются — полностью безопасным такой шаг не назвать. Но разработчики отмечают, что ядро Ubuntu и так включает серьёзные CPU-уровневые защиты, а значит, угроза оценивается как довольно низкая.

Пока неясно, включена ли эта же защита на Windows 11 — Intel официально не комментирует. Но на фоне просадок в производительности, особенно на Arc, всё больше пользователей предпочитают риск ради скорости. Многие геймеры уже давно вручную отключают CPU-митигации.

Canonical сейчас балансирует между безопасностью и здравым смыслом. И судя по всему, для десктопных Linux-пользователей этот выбор может вскоре стать проще — если производительность важнее теоретической угрозы, GPU-защиту просто отключат.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru