Midjourney и другие нейросети - страница 1235
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Четвертый не лишний: как китайские чипы DDR5 CXMT меняют рынок оперативной памяти
//текст и обложка Gemini 3.6
//дальнейший рост цен на DDR5 теперь маловероятен
Рынок оперативной памяти годами удерживала «большая тройка» гигантов: Samsung, SK Hynix и Micron. Однако технологический подъем китайской компании ChangXin Memory Technologies (CXMT) смешивает карты монополистам. Чипы DDR5 от CXMT перестали быть единичными образцами и хлынули на массовый рынок.
Не демпинг, а доступность
Вопреки ожиданиям, китайский производитель не стал демпинговать — стоимость чипов CXMT держится примерно на уровне конкурентов. Главным козырем компании стало наличие свободных объемов производства. В условиях, когда мировые фабрики загружены заказами для серверного оборудования и ИИ, CXMT предлагает производителям модулей (Corsair, Colorful и др.) стабильные поставки и гибкие контракты без жестких штрафов за объемы.
На что способна китайская DDR5?
Инженеры CXMT совершили заметный скачок. Выход годных кристаллов по 17-нм техпроцессу достиг 90%, а характеристики модулей уже наступают на пятки лидерам:
Стандарты: На базе чипов CXMT свободно выпускаются планки DDR5-6000 с низкими задержками CL30 и CL28.
Рекорды: В энтузиастских тестах на материнских платах с процессорами AMD и Intel модули с памятью CXMT разгонялись до 9000 МТ/с.
Стоит ли покупать?
Для обычного пользователя или геймера, который выбирает готовый комплект памяти и активирует профиль XMP/EXPO в BIOS, разница с корейскими или американскими чипами практически незаметна. Память работает стабильно, поддерживая все современные функции DDR5 (включая On-Die ECC).
Единственная категория пользователей, которой пока стоит проявить осторожность, — хардкорные оверклокеры. Ранние чипы CXMT демонстрируют высокую чувствительность к нагреву, хуже реагируют на повышение напряжения и показывают разброс характеристик от партии к партии, уступая в предельном ручном разгоне отборным чипам SK Hynix.
Итог
Выход CXMT в высшую лигу производителей DDR5 — отличная новость для ПК-энтузиастов и сборщиков. Появление сильного игрока снижает риски дефицита на рынке компонента и создает здоровое давление на цены в рознице.
Текущий рейтинг на Арене по коду
К сожалению, DeepSeek 4 PRO 0813 просто на строчку выше Flash (вышел из десятки, как и Opus 4.8).
Google всё ещё в догоняющих.
В десятке 4 компании из США и 4 из Китая.
Дайджест ИИ: Главные события и релизы недели
//текст и обложка Gemini 3.6 Flash. Видео Мэтта https://youtu.be/EfGF7QbJItA
Каждую неделю в мире искусственного интеллекта происходят десятки событий. Эксперт Мэтт Вулф (Matt Wolfe) подвёл итоги недели и разобрал ключевые инструменты, научные прорывы и новости от гигантов индустрии. Ниже — подробная выжимка главных анонсов.
Главные новости из обзора Мэтта Вулфа
1. Tripo 2.0: Генерация 3D-моделей для игр и дизайна
Разработчики 3D-платформы Tripo выпустили обновление 2.0. Сервис позволяет генерировать качественные 3D-объекты и меши по текстовому описанию или из фотографии.
Применение: Полученные модели можно сразу экспортировать в Blender, Unreal Engine или отправлять на 3D-печать.
Нюансы: Модель отлично справляется с объектами, одеждой и фэнтезийными персонажами. Однако при наложении текстур на лица реальных людей всё ещё возникают артефакты.
Стилизация: Доступны различные стили отображения — каркасный (unlit), мультяшный (с чёрной обводкой), скетч и голографический.
2. ИИ в медицине: Успех мРНК-вакцины от меланомы
Мэтт обратил внимание на важную научную новость — мРНК-вакцина против рака кожи (mRNA-4157) успешно прошла 3-ю фазу клинических испытаний с участием более 1100 пациентов.
Хотя в свежих заголовках СМИ термин «ИИ» часто опускают, в основе разработки стоят алгоритмы машинного обучения от компаний Moderna и Merck.
ИИ-модели анализируют генетические мутации опухоли и крови конкретного пациента и предсказывают до 34 неоантигенов, способных вызвать наилучший иммунный ответ.
3. Qwen 3.8 (27B): Мощный локальный ИИ для обычных ПК
Компания Alibaba выпустила локальную версию модели Qwen 3.8 27B (27 миллиардов параметров).
Доступность: В отличие от супертяжёлых моделей, эту версию можно запускать локально на пользовательских компьютерах с 24–32 ГБ видеопамяти (например, на картах Nvidia RTX 3090/4090/5090 или Mac с чипами Apple Silicon).
Производительность: В тестах агентов и написания кода модель демонстрирует результаты, сопоставимые с крупнейшими закрытыми облачными моделями.
Запуск: Удобнее всего запускать через бесплатное приложение LM Studio, поддерживающее различные варианты квантования (4-bit, 8-bit, 16-bit), а также через агентские оболочки вроде Hermes. //от себя добавлю, что удобнее Unsloth Desktop
4. OpenAI: Пауза в обучении и новые функции ChatGPT
OpenAI опубликовала документ "Pacing Model Development in an era of cyber critical capabilities", где объяснила причины задержки новых масштабных моделей (таких как проект Astra / GPT-6).
Пауза ради безопасности: Разработка и обучение методом подкрепления (RL) были временно приостановлены из-за высокого уровня кибервозможностей новых моделей. В компании усиливают протоколы безопасности и тестируют модели на устойчивость к взломам.
История компьютера (Computer History): Новая функция для macOS, позволяющая ChatGPT отслеживать активность пользователя в приложениях и браузерах, формируя единый таймлайн. Это помогает ИИ находить повторяющиеся задачи и предлагать их автоматизацию.
Интеграция с Apple Messages: В приложение ChatGPT на Mac добавили плагин для поиска по сообщениям iMessage, чтения переписок и отправки ответов.
5. Коротко о других релизах и событиях
Hyper Agent: Платформа для создания команд специализированных ИИ-агентов, работающих совместными усилиями над сложными задачами (например, генерация B-roll видео).
Perplexity Brain: Инструмент в рамках Perplexity Computer для создания базы знаний и «второго мозга» в виде графа связей.
Отмена водяных знаков в Google: Google добавила возможность отключать видимые водяные знаки на сгенерированных изображениях, видео и музыке (скрытый маркер SynthID при этом сохраняется).
Интеграции Claude: Сервис от Anthropic получил прямую интеграцию с Gmail и Google Drive для отправки писем и работы с файлами.
Специальный режим OpenAI для подростков: Алгоритмы пытаются автоматически определять возраст пользователя по стилю общения и переводить на более ограниченную версию модели.
Бесплатный Gemini для студентов: Google анонсировала год бесплатного доступа к платному тарифу Google AI для студентов вузов по всему миру.
Happy Shrimp 1.0 от Alibaba: Новая музыкальная ИИ-модель для генерации треков по текстовому запросу.
Cursor Origin: Команда редактора Cursor создает собственную альтернативу GitHub для хранения кода и работы с пул-реквестами.
Slack Code: Salesforce интегрирует поддержку агентских систем написания кода прямо в чаты Slack.
Исследование Pew Research: Около 35% новых страниц в интернете, созданных с момента появления ChatGPT, содержат контент, сгенерированный или отредактированный ИИ.
Робот Unitree Superman: Гуманоидный робот продемонстрировал прыжок в высоту на 2 метра и бег со скоростью более 12,6 м/с.
Появилась интересная модель для бесплатного тестирования https://openrouter.ai/stealth/ox-alpha
Пока не известно чья она, но в бенчмарке DeepSWE обходит все топовые модели.
DeepSeek 4 Flah Vision Exp. Дата релиза 21 августа 2026
Бета версия быстрой модели, которая умеет анализировать картинки. https://api-docs.deepseek.com/guides/vision/
Вероятно, обитает в чате во вкладке "распознавание"
Новый лидер в видеогенерациях.
NVIDIA написали, что их собственный ИИ агент прошёл тест ARC AGI 3 на 100%.
Напомню, там ИИ нужно понять правила игры, механику, физику и пройти её. И там много разных игр. Большинство топов не проходит и 1%.
NVIDIA написали, что их собственный ИИ агент прошёл тест ARC AGI 3 на 100%.
Новость о 100% прохождении интерактивного бенчмарка ARC-AGI-3 от NVIDIA вызвала бурные обсуждения. Раскладываем по полочкам, почему заголовок звучит громче, чем реальный результат:
Модель не от NVIDIA. В качестве «мозга» системы AVO (Agentic Variation Operators) используется Claude Opus 5 от Anthropic. Сама по себе эта LLM набирает на ARC-AGI-3 около 30%.
Решающий фактор — системный дизайн (Harness). 100% RHAE (прохождение 183 уровней в 25 средах) выбила именно агентская «обвязка» NVIDIA. Долгосрочная память, внешний супервизор для выхода из тупиков и автономный цикл проб и ошибок подняли точность базовой модели в три с лишним раза.
Только публичный датасет. Все 25 сред были взяты из public set, решения для которого давно находятся в открытом доступе. На закрытых (private) соревновательных наборах результат пока не тестировался.
Категория «с обвязкой». По правилам ARC Prize, лидерборд жестко разделяет голые модели и системы с тяжелыми внешними инструментами. NVIDIA победила именно в категории агентских систем.
Парадокс в том, что этот результат одновременно подтверждает тезис Шоле и ставит его под сомнение:
- Подтверждает: «голый» интеллект модели (30%) далек от человеческого уровня, а для 100% понадобилась сложная инженерная машина — память между ходами, внешний супервизор, восстановление после ошибок. Именно то, чего не умеет LLM сама.
- Ставит под сомнение: если «интеллект» достигается на уровне системы (архитектура + модель), а не модели в чистом виде, вопрос «кто умнее — человек или ИИ» становится вопросом «как мы определяем границы системы». NVIDIA демонстрирует, что одна и та же архитектура AVO перенеслась с оптимизации GPU-кернелов (где за 7 дней автономной работы она превзошла FlashAttention-4 на ~10.5%) на ARC-AGI-3 без переписывания — это аргумент в пользу «системной генеральности».
//ответ собран Qwen 3.8 27B (с включенным поиском в Unsloth Desktop) совместно с Gemini Flash 3.6 (его пришлось два раза тыкать в факты)На разных форумах каждый день встречаю темы о том, что "не недооценивайте qwen3.8 27B".
Параллельно с этим много тем о том, что Google не торопится выпускать Gemini 3.5 PRO.
Может теперь поторопится.
//так-то получается, что DeepSeek 4 Flash уступает в коде младшей модели Qwen 3.8. Но это лучше сравнивать на разных языках программирования.
//Вышло приложение на комп https://www.flashml.ai. Позволяет запускать модели на железе послабее рекомендуемых, но скорость всё равно будет в 4 раза выше. https://arxiv.org/abs/2608.16157
//К примеру Qwen3.6 35B → ноутбук с RTX 4060 8 ГБ → 39 токенов/с, DeepSeek-V4-Flash 284B → RTX 5090 → 22–25 токенов/с, GLM-5.2 753B → RTX PRO 6000 → 15 токенов/с.
//Но увы, поддержку Qwen 3.8 ещё на завезли (устанавливал - пробовал). Так что модели 35B потянут обычные среднеигровые видеокарты, просто надо немного подождать.