Европейские эксперты выпустили белую книгу о текущем состоянии и перспективах квантового ML
Это не просто новая технология, а потенциальная смена вычислительной парадигмы
Страны/регионы, которые сейчас создадут правильную экосистему (таланты + инфраструктура + стандарты + применения), получат долгосрочное технологическое лидерство
Стратегические выводы из отчета:
1. Мы на пороге технологической революции
• Две вычислительные революции происходят одновременно - ML и квантовые вычисления, с разными уровнями зрелости
• Их синергия создаст качественно новые возможности, недоступные каждой технологии по отдельности
2. Геополитическая гонка уже началась
• ЕС зажат между доминированием США и растущей ролью Китая, особенно в ML
• Патенты на применение ML в квантовых вычислениях уже активно регистрируются, в основном в США
• Пример #DeepSeek показывает, что инновации и открытые модели могут кардинально изменить баланс сил
3. Критическое окно возможностей: 5-10 лет
• Сейчас формируются стандарты и платформы, которые определят будущее
• Лидерство в этих областях определяется научным превосходством и способностью создавать интегрированные программные платформы
• Кто создаст экосистему первым, тот получит долгосрочное преимущество
4. Ключевые стратегические направления:
То, что уже работает-ML для улучшения квантовых систем
Это создает немедленную ценность и ускоряет развитие
Среднесрочная перспектива (критично для лидерства):
• Гибридные квантово-классические системы
• Квантовые алгоритмы для конкретных промышленных задач
Долгосрочная цель (определит будущее):
• Полностью квантовые ML-системы
• Принципиально новые вычислительные парадигмы
5. Стратегические рекомендации:
- Инвестиции должны идти параллельно в:
• Фундаментальные исследования
• Прикладные разработки
• Инфраструктуру (квантовые компьютеры + классические HPC)
- Критически важно:
• Создание открытых платформ и стандартов
• Подготовка специалистов на стыке квантовых технологий и ML
• Баланс между открытой наукой и коммерческой конкурентоспособностью
- Энергетический аспект:
Необходимо оценивать и оптимизировать энергопотребление как квантовых ML решений, так и классического ML для квантовых технологий
Это может стать конкурентным преимуществом
Риск для отстающих- зависимость в критических областях (медицина, безопасность, материалы, энергетика) на десятилетия вперед
Обновление моделей LlaMa в GPTunneL🦙
⚡️ Мы добавили новую LlaMa 3.1 405b с 405 миллиардами параметров — на сегодняшний день это самая мощная модель ИИ с открытым исходным кодом.
По утверждениям разработчиков, LlaMa 3.1 превосходит такие модели, как GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet от Anthropic в различных областях, включая общие знания, кодирование и математику.
〰️ Кроме того, вывели из альфа-версии LlaMa 3.1 70b и LlaMa 3.13.8b, содержащие 70 и 8 миллиардов параметров соответственно. Эти модели стали еще стабильнее, что позволяет вам получать более качественные результаты.
➡️ Переходи в GPTunneL и тестируй модели LlaMa 3.1
🪅 Если захочешь сравнить новинку с другими моделями, загляни в нашу Арену.
#update#llama3
LlaMa 3 — первая open-source LLM-модель в GPTunneL🪅
Мы запустили новейшую модель в альфа-режиме — LlaMa 3 70b и LlaMa 3 8b (70 и 8 млрд параметров соответственно)!
В Meta утверждают, что Llama 3:
➡️ обладает высокой скоростью обучения и эффективно работает с большими объемами данных;
➡️ превосходит конкурентов в точности генерации текста и производительности;
➡️ отлично справляется с программированием.
👍 Протестируй LlaMa 3 в GPTunneL
☝️ LlaMa 3 рекомендована к использованию на английском языке. При работе на русском возможны небольшие галлюцинации.
#update#llama3
#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm
NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience.
https://github.com/NexaAI/nexa-sdk
#jupyter_notebook#chatglm#chatglm3#gemma_2b_it#glm_4#internlm2#llama3#llm#lora#minicpm#q_wen#qwen#qwen1_5#qwen2
This guide helps beginners set up and use open-source large language models (LLMs) on Linux or cloud platforms like AutoDL, with step-by-step instructions for environment setup, model deployment, and fine-tuning for models such as LLaMA, ChatGLM, and InternLM[2][4][5]. It covers everything from basic installation to advanced techniques like LoRA and distributed fine-tuning, and supports integration with tools like LangChain and online demo deployment. The main benefit is making powerful AI models accessible and easy to use for students, researchers, and anyone interested in experimenting with or customizing LLMs for their own projects[2][4][5].
https://github.com/datawhalechina/self-llm