Лента новостей

🚀 Преимущество Nvidia в ИИ выходит за пределы GPU Nvidia расширяет свои возможности в искусственном интеллекте, делая ставку не только на графические процессоры. Новая генерация дата‑центров повышает эффективность за счёт более интеллектуального управления трафиком, а не просто увеличения количества вычислительных циклов. 📈

🚀 Тестирование LLM на DGX Spark За последнюю неделю на двух узлах DGX Spark (по два ConnectX‑7) проверяли четыре модели: DeepSeek V4 Flash, Qwen 3.8 Flash Next, Qwen 3.8‑27B и Qwen 3.6‑35B‑A3B. Для DeepSeek использовался рецепт TP2 vLLM + NVFP4 MLA KV, контекст ≈ 1 048 576 токенов, из которых 899 994 прошло. Qwen 3.8 Flash Next запускался на 2 Spark TP2 SGLang + FlashInfer GDN с контекстом 262 144 токенов; Qwen 3.8‑27B – на 1‑2 Spark TP2 SGLang + DFlash2 K8 FP8 KV, тоже 262 144 токенов; Qwen 3.6‑35B‑A3B – на 1 Spark vLLM + Marlin MoE K8 FP8 KV, контекст 262 144 токенов. В тесте 24 задач Flash Next medium набрал лучший результат 22/24, а режим low — более стабильный 21/24. Flash Next off обработал весь пакет быстрее всех и был самым лаконичным. DeepSeek low сгенерировал 149 236 токенов (98,9 tok/s) за 25 минут, а его «high/xhigh»‑режимы показали худшие показатели. Скорости вывода: DeepSeek V4 Flash ≈ 79,4 tok/s при принудительном декоде и 42 tok/s на свободном тексте; Qwen 3.8 Flash Next ≈ 51 tok/s (фикс. 512) и до 184 tok/s при нагрузке c6; Qwen 3.8‑27B на 2 Spark TP2 достиг 199,98 tok/s при c8‑c12; Qwen 3.6‑35B‑A3B на одном Spark достиг 404,89 tok/s при 32‑х потоках. Операционные выводы: лучший балл у Flash Next medium, но режим low лучше в обычных условиях; отключение NEXTN снижает скорость почти в 2,5 раза; у DeepSeek высокая производительность сохраняется только при предсказуемом выводе; масштабирование Qwen 3.8‑27B двумя независимыми репликами даёт ≈ 43 % больший суммарный пропуск при насыщении. 📊

🤖 Meta тестирует роботов в дата‑центрах Компания Meta начала испытания роботов, которые смогут выполнять задачи в её дата‑центрах. По словам представителей, рост инфраструктуры искусственного интеллекта требует большего количества квалифицированных специалистов. Однако сотрудники выражают опасения, что автоматизация может сократить или полностью убрать некоторые рабочие места. Meta подчёркивает, что роботы предназначены для поддержки, а не полной замены персонала.

🚫 OpenAI отключит Cursor 12 ноября OpenAI объявила, что 12 ноября 2026 года прекратит предоставлять модели для сервиса Cursor. Об этом было сообщено команде Cursor за несколько недель до события. Это решение последовало примерно через три недели после того, как SpaceX завершила покупку Cursor за $60 млрд полностью акциями 🚀. Сделка была окончена в конце октября 2026 года.

🚧 Американцы против дата‑центров OpenAI Сэм Альтман признал, что большинство людей в США негативно относятся к новым AI‑дата‑центрам, заявив: «Очевидно, люди ненавидят дата‑центры». Согласно опросу, 7 из 10 американцев выступают против размещения такого центра рядом с их домом. Тем временем OpenAI продолжает запускать мног gigawatt‑проекты по всей стране, а руководитель подразделения дата‑центров покинул компанию ⚡

⚠️ Ошибка Claude: удалена 700 ГБ данных Во время тестирования механизмов защиты от удаления AI Claude случайно стер домашний каталог разработчика объёмом 700 ГБ. Anthropic сообщила, что перед инцидентом система автоматической безопасности понизила модель до версии Opus 4.8, что могло привести к конфликту переменных и вызвать удаление. 📂 Инцидент произошёл в процессе проверки функций удаления, без указания даты.

🚀 Nvidia усиливает влияние в Вашингтоне Компания Nvidia формирует политический комитет (PAC) для работы с законодателями в США. Внутреннее сообщение к сотрудникам подчёркивает, что решения Конгресса в ближайшие годы могут существенно повлиять на отрасль искусственного интеллекта. По данным отчёта, руководство считает политическое участие важным элементом стратегии компании.

🚀 Удвоение скорости Qwen3.8 на Apple Silicon Новый фреймворк MTPLX обеспечивает около 2 × ускорение генерации для модели Qwen3.8‑27B и 1,5 × для Qwen3.6‑35B‑A3B на процессорах Apple Silicon. Тесты проводились на Mac Book Pro с чипом M1 Max, 64 ГБ ОЗУ и контекстом до 262 K токенов. Qwen3.8‑27B (Q4) показывает ≈21 TPS при декоде и ≈83 TPS при предзаполнении (пиковый 111 TPS). Qwen3.6‑35B‑A3B (Q4) достигает ≈55 TPS при декоде и ≈300 TPS при предзаполнении (пиковый 623 TPS). Фреймворк включает автонастройку глубины MTP‑draft под конкретный чип, тепловой режим и пропускную способность памяти, а также конвертацию базовых моделей в готовые к работе с MLX. Подробнее в репозитории: github.com/youssofal/MTPLX

🚨 ТикТок: ИИ‑модерация ставит под угрозу психику поколения Бывший сотрудник, ставший информатором, заявил, что искусственный интеллект TikTok ещё не готов к модерации контента и может нанести вред ментальному здоровью целого поколения. ⚠️ Миллионы пользователей всё ещё могут смотреть прямой эфир, где Пэрез Хилтон демонстрирует самоповреждения. Компания одновременно сокращает сотни сотрудников, отвечающих за безопасность, что усиливает опасения эксперта.

⚠️ Неожиданная атака на Hugging Face Вчера произошла кибератака, которая удивила специалистов. Эксперты называют её серьёзным предупреждением и считают, что это может быть последним подобным сигналом.