Экс-разработчик Windows показал работу ИИ на компьютере из 1970-х

Экс-разработчик Windows показал работу ИИ на компьютере из 1970-х

Экс-разработчик Windows показал работу ИИ на компьютере из 1970-х

Бывший разработчик Windows Дэйв Пламмер напомнил о том, что вокруг искусственного интеллекта слишком много лишней мистики. На этот раз специалист показал, как базовые принципы работы современных нейросетей можно продемонстрировать буквально на музейном железе — PDP-11, системе конца 1970-х с процессором 6 МГц и 64 КБ оперативной памяти.

Для эксперимента использовалась модель ATTN/11 — это одноголовый однослойный трансформер, полностью написанный на ассемблере PDP-11.

Проект создал Damien Buret, и его идея довольно проста: не гнаться за мощностью, а показать трансформер в максимально «разобранном» и понятном виде.

Задача у модели с виду совсем скромная — научиться переворачивать последовательность из восьми цифр. Но, как объясняет Пламмер, здесь важен не сам фокус с числами, а принцип: системе нужно уловить структуру правила, а не просто запомнить отдельные примеры. Именно в этом, по сути, и проявляется базовая механика, на которой работают большие языковые модели.

Особенно интересно то, насколько крошечной получилась эта демонстрация. В модели всего 1216 параметров, она использует fixed-point arithmetic, а вычисления для прямого прохода ужаты до 8-битной точности.

Модель смогла добиться 100% точности на задаче разворота последовательностей после примерно 350 шагов обучения. На PDP-11/44 с кеш-платой на это ушло около 3,5 минуты. Для машины такого возраста результат выглядит невероятно хорошим.

Пламмер, в сущности, пытался доказать, что суть современного ИИ в очень большом количестве арифметики, повторений и постепенной коррекции ошибок. Просто сегодня всё это происходит в несравнимо большем масштабе и на куда более мощном железе.

Заодно история красиво бьёт ещё в одну точку: в эпоху, когда индустрия всё чаще упирается в дефицит вычислительных ресурсов, старое доброе искусство оптимизации снова становится особенно ценным.

CodeScoring запустила собственное хранилище программных артефактов Save

Компания CodeScoring представила собственное хранилище артефактов CodeScoring.Save. Решение предназначено для хранения и распространения пакетов, библиотек, контейнерных образов и других компонентов, используемых в разработке ПО.

Save ориентировано на корпоративный сегмент и компании любого масштаба, которым необходим предсказуемый и отказоустойчивый репозиторий артефактов.

Об этом Anti-Malware рассказал руководитель разработки продуктов CodeScoring Дмитрий Ключников на конференции CodeScoring Masters. По его словам, разработка Save велась на языке Go с прицелом на современные Kubernetes-среды и стандарты безопасной разработки.

«Мы привлекли к тестированию доверенных партнёров и заказчиков, готовых проверять решение на практике с самых ранних этапов. Их регулярная обратная связь помогает нам калибровать архитектуру и функциональность Save под реальные рыночные требования», — рассказал Дмитрий Ключников.

Хранилище артефактов используется разработчиками как централизованная точка для получения, хранения и распространения компонентов ПО. В эту категорию входят, например, Sonatype Nexus Repository, JFrog Artifactory и Harbor. При этом Save поставляется с готовым инструментом автоматической миграции с открытых репозиториев.

CodeScoring.Save рассчитано одновременно на размещение собственных артефактов и работу с внешними репозиториями через прокси. В продукте заявлена поддержка Maven, npm, NuGet, PyPI, Go Modules, Docker/OCI, DEB, RPM и RAW-файлов.

Save разработано на Go, разворачивается в Kubernetes и поставляется через Helm. В систему встроены ролевая модель, отдельные аккаунты для автоматизированных систем, аудит систем, аудит действий пользователей и API. Вычислительная часть приложения отделена от слоя хранения, что позволяет масштабировать их независимо.

Одной из особенностей нового продукта разработчики называют встроенную работу с безопасностью артефактов. Безопасность заложена в архитектурную основу продукта: интеграция с CodeScoring.OSA позволяет проверять компоненты с использованием данных платформы CodeScoring. Таким образом, базовую информацию о найденных проблемах можно будет получать непосредственно в хранилище.

При этом CodeScoring не собирается привязывать новое хранилище к покупке основной платформы.

«Это абсолютно отделяемое решение. Оно может продаваться вместе с CodeScoring, а может продаваться отдельно», — подчеркнул Дмитрий Ключников.

Продукт поставляется как самостоятельное локальное решение для развёртывания в инфраструктуре заказчика. Ключевые корпоративные возможности включены в базовую функциональность продукта. Запуск собственного репозитория усиливает возможности всей платформы безопасной разработки CodeScoring.

Сейчас OSA Proxy и Save решают разные задачи. OSA Proxy проверяет пакеты и манифесты, которые разработчики получают из внешних репозиториев, по заданным политикам безопасности. Save отвечает прежде всего за хранение и распространение самих артефактов.

Тесная интеграция с модулем OSA обеспечивает соблюдение политик безопасности и блокировку опасных компонентов непосредственно на уровне репозитория.

«Интеграция модулей позволит выстроить бесшовный контроль: Save становится единой доверенной точкой входа, предотвращая попадание вредоносных пакетов в контур разработки», — рассказал Ключников.

По его словам, наличие собственного хранилища позволяет разработчикам CodeScoring не зависеть от набора данных и возможностей интеграции, которые предоставляют сторонние системы управления репозиториями.

Ещё одним направлением развития продукта станет работа с моделями искусственного интеллекта как с отдельным типом артефактов.

На первом этапе речь идёт о хранении и распространении моделей. Среди экосистем, поддержку которых рассматривают разработчики, Дмитрий Ключников назвал Hugging Face.

«В первую очередь мы рассматриваем базовый функционал — именно хранение и дистрибуцию моделей», — пояснил он.

Более сложные возможности, в том числе инфраструктура для обучения моделей, пока находятся на стадии изучения спроса.

CodeScoring также планирует сертифицировать Save с учётом российских требований безопасной разработки.

Параллельно разработчики ориентируются и на зарубежные практики, связанные с подтверждением происхождения и целостности программных артефактов.

Таким образом, после запуска Save линейка CodeScoring выйдет за пределы анализа и проверки сторонних компонентов: компания добавляет собственную инфраструктуру для их хранения и распространения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru