В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount
mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram
Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно?
▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD.
▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем.
▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов.
Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM.
Вот мои результаты:
Single File Size: 30.0Gb
ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s
sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s
ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s
ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s
Dir size: 32.7Gb, File count: 11127
ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s
sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s
ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s
ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s
Скрипт для теста ↗️
На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD.
В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения
#linux#triks
📌xAI уволила 500 универсальных аннотаторов и вместо них в 10 раз увеличивает число специализированных AI-туторов.
xAI меняет стратегию обучения Grok. Вместо сотен универсальных аннотаторов компания делает ставку на специалистов-экспертов и увеличивает их команду в 10 раз.
Это означает переход от широкой разметки «на все темы» к глубокой проработке сложных областей — математики, кода, финансов и безопасности.
👉 Grok постепенно перестаёт быть универсальным чат-ботом и превращается в экспертного ассистента, ориентированного на критические задачи, где особенно важна точность и надёжность.
Плюс - рост качества там, где ошибки недопустимы.
Минус - возможное снижение качества в бытовых и повседневных темах.
🟠Источник: Business Insider
businessinsider.com/elon-musk-xai-layoffs-data-annotators-2025-9
🟠Вакансия в Х: https://x.com/i/jobs/1845336351098667008
@ai_machinelearning_big_data
#xAI#Grok#AI#DataAnnotation#AITutors#ElonMusk
👓Report Raises Privacy Concerns Over Data Annotation for Meta Smart Glasses
A media investigation reports that workers reviewing data for Meta have watched sensitive footage recorded by Ray-Ban Meta smart glasses, including videos showing people in private situations such as using the bathroom or changing clothes. The report is based on interviews with more than 30 employees of Sama, a contractor from Kenia providing data annotation services for Meta’s AI systems. According to interviewed workers, some videos captured by the smart glasses showed intimate scenes, including people having sex or partners leaving bathrooms unclothed.
The investigation was conducted by Svenska Dagbladet, Göteborgs-Posten, and journalist Naipanoi Lepapa. Employees cited in the report said reviewing such content created discomfort but was part of their assigned annotation work. The report describes a continuous flow of potentially privacy-sensitive material being processed for training and improving Meta’s AI systems.
Meta confirmed that content shared with its AI services may be reviewed by contractors to improve user experience. According to the company’s privacy policies, photos, videos, voice recordings, and transcripts generated through interactions with Meta AI or cloud processing on its smart glasses may be analyzed using machine learning and human reviewers, including third-party vendors.
#AIPrivacy#DataAnnotation#AIGovernance#AIethics#SurveillanceTech#WearableAI#PlatformResponsibility