Секунда уверенности - полгода страданий )))

Жаль, Тесла не дожил до этого времени. Сейчас пойдет вообще интересное время, все старые механизмы, которые были давно заброшены, резко пойдут в ход. Многие тяжелые болезни будут вылечены, банально потому что нужны будут люди для работы здоровые. Многие индустрии будут пересматриваться в корне, причем скорее всего они будут сворачиваться, в первую очередь это коснется медицины, биологии, аграрного секторов. Усилится спрос на металлы. В целом история циклична, от многих технологий откажутся в том числе перспективных, просто потому что на это не будет ресурсов. Колонизация новых планет ближайшие 8 лет, не человек конечно, роботы.

Сегодня вечер философии. Сегодня у меня родилась мысль на фоне хайпа ИИ и прочих вещей: Развитие ИИ идет ровно с той скоростью с какой мы успеваем ее осваивать. По факту любой крупный хайп оборачивается на деле не самым большим допилом и реальным профитом, а лишь модификацией уже созданных алгоритмов. Все это напоминает маленького человечка перед очень большим замком: мы чутка повернули одну часть его и тут же загудела куча шестеренок. Хайпово, да, по факту мы сдинулись не очень на много в пересчете на реальные процессы и деньги. Как-то так... SORA тому пример...

Хорошая новость. ИИ спасут бюрократы и человеческое стремление к комфорту.
Здесь должна быть картинка Гермеса Конрада.

❗️Глава Минэкономразвития РФ Решетников:

«Не любое место, где готовят хороший шашлык, — это креативная экономика. И не каждая строчка кода — креативная индустрия».

Для тех кто немного не в курсе, что сейчас происходит в ИИ, пишу хронологию событий

1. Оптимизирована структура кода верхнего уровня (сделано);
2. Оптимизирован код ассемблера под написание драйверов по конкретное GPU (сделано);
3. Оптимизирована структура GPU (сделано);
4. Подключаются квантово-гибридные и нейроморфные технологии (сделано, правда работает не везде, но...)
4. Происходит переход на постоянный ток, вместо переменного (в процессе)
5. Происходит переход алгоритмов, моделей и агентов на поведение, копирующее эволюционные процессы в природе (сделано)
6. Есть серьезные наметки на получение самоэволюционирующего кода (сделано)
7. Есть модели мгновенного поиска и эксплуатации уязвимостей (сделано, но проявлений очень мало)

8. Следующий этап... пересмотр физических процессов в электромагнетизме

ВАУ....

Мысли вслух: Дожил до того состояния и уровня, когда на большее число сообщений и писем, можно не отвечать.

Солидно... ))

Вопрос 2: Как понять что такое центр творческого процесса. И тут вспоминается мем:
"Ну, мы не очень-то и платим, а ну а мы не очень-то и можем )))"

Работника нельзя уволить из-за ИИ — это постановил китайский суд.

Суть дела: в 2022 году Чжоу наняли для контроля за качеством работы ИИ в тех-компании. В 2025 году его решили заменить на языковую модель и предложили понижение с сокращением зарплаты на 40%. Он не стерпел и в итоге был уволен с предложением компенсации в $45 тысяч.

Чжоу обратился в арбитраж — суд признал увольнение незаконным, но компания подала апелляцию. Позже более высокий суд подтвердил решение — там заявили, что технологический прогресс не может быть оправданием для расторжения трудового договора.

Отличный кейс.

⚡️ Huawei представил результаты тестирования новой версии DeepSeek V4 на своём железе Ascend

Тесное взаимодействие инженеров на уровне чипов и моделей позволило Ascend раскрыть весь потенциал DeepSeek V4 — и вот что показали тесты.

📊 Результаты (входной промпт 8K):

• Ascend 950 SuperNode:
- DeepSeek V4-Pro: TPOT ≈ 20 мс, пропускная способность декодирования 4700 токенов/с на карту.
- DeepSeek V4-Flash: TPOT ≈ 10 мс, пропускная способность 1600 токенов/с на карту.

• Ascend A3 SuperNode (64 NPU, vLLM, сценарий 8K→1K):
- DeepSeek V4-Flash: 2000+ токенов/с на одну карту.
- V4-Pro на A3 тоже поддерживается, оптимизация продолжается.

🛠 За счёт чего такие цифры:

1. Архитектурные оптимизации чипа 950:
— Нативная поддержка FP8 / MXFP8 / MXFP4: память экономится на 50 %+, вычислительная мощность удваивается.
— Аппаратная оптимизация разреженного доступа к памяти — устранён bottleneck при маршрутизации экспертов в MoE.
  — Объединённая память векторного (Vector) и матричного (Cube) блоков — убраны издержки на передачу данных внутри чипа.

2. Системный уровень:
   — Ascend SuperNode решает задачу низкой задержки и высокого throughput на всём диапазоне от 4K до 1M токенов.
   — Поддержка NAND SSU для дешёвого, ёмкого и быстрого KV Cache — критично для длинных контекстов.

3. Инструменты разработчика:
   — PyPTO: Python-фреймворк для кастомных операторов. Разработка под конкретное железо сокращается до дней, ядра генерируются автоматически. Виртуальный набор инструкций PTO ISA обеспечивает совместимость кода между поколениями чипов без переделок.
   — TileLang-Ascend: открытая реализация с Expert- и Developer-режимами. Код DeepSeek V4 уже выложен в сообществе TileAI.

🔗 Полная линейка Ascend (A2, A3, 950) поддерживает обе модели. Все инструкции, оптимизированные операторы и примеры обучения — в открытых репозиториях Huawei (CANN Recipes, MindSpeed-LLM, vLLM Ascend, SGLang).

💡 Раньше Huawei крайне неохотно делился цифрами производительности Ascend. Тот факт, что сейчас результаты публикуются оперативно и с такой детализацией, говорит сам за себя: технологии созрели, и компания больше не стесняется об этом говорить публично.

Подробнее в оригинальной статье

мда... дилемка )))

С праздником, уважаемые !!! Мы все помним, мы ничего не забыли.