Post #8877

✔️NVIDIA H100 полетит в космос - первый орбитальный ИИ-дата-центр стартует в ноябре В ноябре 2025 года спутник Starcloud-1 с GPU NVIDIA H100 отправится на орбиту на ракете Falcon 9. Это будет самый мощный графический процессор, когда-либо запущенный в космос — производительностью в 100 раз выше, чем у любых предыдущих чипов. Стартап Starcloud строит первый в мире космический дата-центр на базе ИИ. Спутник будет питаться от солнечной панели площадью 4×4 км. Проект обещает сократить выбросы CO₂ в 10 раз по сравнению с земными дата-центрами, открывая путь к «чистому» облаку за пределами Земли. На борту запустят модель Gemma от Google -первый эксперимент по обучению и инференсу больших языковых моделей в космосе. В будущем - GPU-спутники с архитектурой Blackwell и десятикратным приростом мощности. ✔️Спустя 10 лет после появления собственных чипов Tensor Processing Unit (TPU), Google наконец вышла на пик спроса в эпоху взрывного роста генеративного ИИ. По данным Bloomberg, TPU стали ключевым элементом облачной инфраструктуры компании, обеспечивая высокий спрос со стороны клиентов, обучающих крупные языковые модели. Одним из крупнейших партнёров стала Anthropic, которая расширяет использование TPU для обучения моделей Claude. Новый контракт оценивается в десятки миллиардов долларов и предусматривает доступ к более чем миллиону TPU и мощности свыше 1 гигаватта начиная с 2026 года. Рынок ИИ-чипов долгое время контролировала NVIDIA, но теперь Google превращает свои TPU из внутреннего инструмента в полноценный коммерческий продукт, предлагая сопоставимую производительность при более низкой стоимости. Это усиливает позиции Google Cloud в борьбе за инфраструктуру будущего и делает TPU реальной альтернативой доминированию NVIDIA. bloomberg ✔️Alibaba научила языковые модели рассуждать с помощью кода Исследователи Alibaba представили метод CoRT (Code-Optimized Reasoning Training), который учит большие языковые модели использовать Python осознанно и эффективно. Модель теперь понимает, когда нужно вызвать код, чтобы вычислить результат, а когда можно просто довериться уже полученному ответу, избегая ненужных шагов. Ключевая идея - Hint-Engineering: в процессе обучения в рассуждения модели вставляются подсказки вроде «Давай используем Python здесь» или «Проверка не требуется». Это помогает ИИ выстраивать оптимальный ход рассуждения и выбирать момент для вычислений. Результаты впечатляют. Точность в задачах математического рассуждения выросла на 8 %, при этом использование токенов снизилось на 30–50 %. Даже модели с 1,5 миллиарда параметров теперь сопоставимы по качеству с системами, имеющими встроенную интеграцию инструментов. Более того, модель смогла самостоятельно обнаружить библиотеку RDKit и решить задачи по химии, которых не было в обучающих данных. Метод CoRT делает шаг к новому поколению языковых моделей, которые не просто формулируют ответы, а умеют думать, вычислять и проверять себя, действуя как настоящий исследователь. Paper ✔️Новое исследование Nature показало, что современные медицинские ИИ-системы стали точнее, но потеряли чувство осторожности. За последние три года они почти перестали предупреждать пользователей, что не являются врачами. С 2022 по 2025 год доля ответов с дисклеймерами упала с 26,3 % до 0,97 % у языковых моделей и с 19,6 % до 1,05 % у систем, анализирующих медицинские изображения. То есть ИИ, став умнее, перестал напоминать о своих ограничениях. Учёные протестировали 1 500 медицинских изображений и 500 пациентских запросов. Оказалось, чем точнее модель ставит диагноз, тем реже она предупреждает о рисках. Это опасно: люди склонны доверять уверенным ответам ИИ, особенно если тот звучит естественно и авторитетно. Интересно, что модели Google Gemini чаще сохраняли предостережения, а вот DeepSeek не выдавал их вовсе. Дисклеймеры ещё встречаются в вопросах о психическом здоровье, но почти исчезли в ответах, связанных с лекарствами и анализами. nature @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml