🖥️ Китай вернул себе первое место в TOP500: суперкомпьютер LineShine лидирует в HPC
Национальный суперкомпьютерный центр Шэньчжэна вывел LineShine на первую строчку рейтинга TOP500 (июнь 2026) — впервые с 2017 года, когда лидировал Sunway TaihuLight. Машина показала 2.198 Exaflop/s на классическом HPL-бенчмарке, обогнав американский El Capitan (1.809 Exaflop/s) на 20%.
🔧 Что внутри
Полностью CPU-only архитектура — ни одного GPU от NVIDIA или AMD. Система построена на 40 960 кастомных процессорах LX2 (Armv9, 304 ядра на чип, 1.55 GHz) с собственной платформой LingKun, interconnect LingQi (1.6 Tb/s на узел) и ОС Kylin. Всего 13 789 440 ядер, 20 480 вычислительных узлов, 650 PB хранилища.
⚡ Два лица одной машины
- HPL (FP64) — 1-е место, 2.198 EFLOPS. Это классические научные расчёты.
- HPCG — 1-е место, 22.00 Petaflop/s.
- HPL-MxP (mixed-precision) — только 4-е место с 7.92 EFLOPS и скромным 3.6x ускорением. Этот бенчмарк ближе к реальным ИИ-нагрузкам, и здесь CPU-only дизайн показывает свои ограничения.
🎯 Почему это важно
Это не попытка построить «китайский Colossus». Это доказательство технологического суверенитета: Китай показал, что может выйти на экзафлопсный уровень, используя только отечественные компоненты. Каждый слой стека — от процессора до сети и ОС — контролируется внутри страны.
Но есть компромисс: LineShine потребляет 42 220 кВт — значительно больше, чем El Capitan (29 685 кВт), при меньшей пиковой производительности на ватт.
📊 Вывод
LineShine — это инженерный прорыв и геополитический сигнал одновременно. Китай вернул лидерство в классическом суперкомпьютинге. Машина оптимизирована для научного HPC (молекулярная динамика, климатическое моделирование, вычислительная физика), а не для тренировки триллионных LLM. Для последнего у Huawei есть Ascend-кластеры — совсем другая история.
📎 Оригинальная статья Reuters
#TOP500 #Суперкомпьютеры #HPC #ИИ #Китай
Национальный суперкомпьютерный центр Шэньчжэна вывел LineShine на первую строчку рейтинга TOP500 (июнь 2026) — впервые с 2017 года, когда лидировал Sunway TaihuLight. Машина показала 2.198 Exaflop/s на классическом HPL-бенчмарке, обогнав американский El Capitan (1.809 Exaflop/s) на 20%.
🔧 Что внутри
Полностью CPU-only архитектура — ни одного GPU от NVIDIA или AMD. Система построена на 40 960 кастомных процессорах LX2 (Armv9, 304 ядра на чип, 1.55 GHz) с собственной платформой LingKun, interconnect LingQi (1.6 Tb/s на узел) и ОС Kylin. Всего 13 789 440 ядер, 20 480 вычислительных узлов, 650 PB хранилища.
⚡ Два лица одной машины
- HPL (FP64) — 1-е место, 2.198 EFLOPS. Это классические научные расчёты.
- HPCG — 1-е место, 22.00 Petaflop/s.
- HPL-MxP (mixed-precision) — только 4-е место с 7.92 EFLOPS и скромным 3.6x ускорением. Этот бенчмарк ближе к реальным ИИ-нагрузкам, и здесь CPU-only дизайн показывает свои ограничения.
🎯 Почему это важно
Это не попытка построить «китайский Colossus». Это доказательство технологического суверенитета: Китай показал, что может выйти на экзафлопсный уровень, используя только отечественные компоненты. Каждый слой стека — от процессора до сети и ОС — контролируется внутри страны.
Но есть компромисс: LineShine потребляет 42 220 кВт — значительно больше, чем El Capitan (29 685 кВт), при меньшей пиковой производительности на ватт.
📊 Вывод
LineShine — это инженерный прорыв и геополитический сигнал одновременно. Китай вернул лидерство в классическом суперкомпьютинге. Машина оптимизирована для научного HPC (молекулярная динамика, климатическое моделирование, вычислительная физика), а не для тренировки триллионных LLM. Для последнего у Huawei есть Ascend-кластеры — совсем другая история.
📎 Оригинальная статья Reuters
#TOP500 #Суперкомпьютеры #HPC #ИИ #Китай
🔥4
Парсер нового уровня — энтузиасты научили Claude читать сайты.
Вместо анализа HTML новый инструмент PixelRAG сначала делает скриншот страницы, а затем показывает его нейросети.
Благодаря этому Claude понимает все элементы, которые обычные парсеры часто ломают или вообще пропускают.
Всё работает локально на вашем компьютере, без облачных серверов: достаточно установить плагин по ссылке🙃
Вместо анализа HTML новый инструмент PixelRAG сначала делает скриншот страницы, а затем показывает его нейросети.
Благодаря этому Claude понимает все элементы, которые обычные парсеры часто ломают или вообще пропускают.
Всё работает локально на вашем компьютере, без облачных серверов: достаточно установить плагин по ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
Вошли в топ-10 комманд на хакатоне MOEX (московская биржа, место призовое) из 1341 участников сформирована была 341 комманда, отобрали только 50 в том числе нас и мы заняли 8 место !!! (10 призовых всего). Это отличный буст, очень старались, разрыв по баллам не большой. Хотелось в топ-3, но уже как получилось, все равно очень хорошо. Подтвердили много гипотез и реальных мыслей. Немного не хватило докрутить llm.
❤7🔥5👍1🎉1
По разработке:
Я - стратегия, аналитика, графы, портфели, модели, алгоритмический трейдинг.
Артем Страченков - Пайпланйн, сборка моделей, тестирование, анализ, риски.
Даша Ларькова - Аналитика, парсера, сбор данных, анализ, прогноз.
Я - стратегия, аналитика, графы, портфели, модели, алгоритмический трейдинг.
Артем Страченков - Пайпланйн, сборка моделей, тестирование, анализ, риски.
Даша Ларькова - Аналитика, парсера, сбор данных, анализ, прогноз.
❤6🔥1🎉1
Я честно очень устал, все на неделю я на отдых. Сезон сорев и учебный год закончен. Дальше только крупные проекты. Новый сезон в сентябре.
❤4
#обозревая_происходящее
Ученые создали первый в России ИИ по генерации статей высокого уровня
Российские ученые создали первую в стране систему ИИ по проведению исследований и генерации статей, работа которой была принята на флагманскую международную IT-конференцию (класса А*). Об этом сообщил РБК доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор Института AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец.
Как рассказал Оселедец, ученые Института AIRI, Университета Иннополис и ИТМО создали систему ИИ-агентов, которой нужно поставить задачу, и она сама полностью проведет исследование: проанализирует литературу, проведет эксперименты на облачных серверах и сформирует публикацию в требуемом формате.
«Благодаря системе была создана полноценная научная публикация по тематике интернета вещей (область компьютерных наук). Работа на 90% выполнена и оформлена в текст публикации ИИ-системой, в оставшиеся 10% включена проверка и валидация данных учеными-людьми», — говорится в сообщении.
Надеемся, AIRI назовет систему "Korchevatel 2.0" - в память о былом
Ученые создали первый в России ИИ по генерации статей высокого уровня
Российские ученые создали первую в стране систему ИИ по проведению исследований и генерации статей, работа которой была принята на флагманскую международную IT-конференцию (класса А*). Об этом сообщил РБК доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор Института AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец.
Как рассказал Оселедец, ученые Института AIRI, Университета Иннополис и ИТМО создали систему ИИ-агентов, которой нужно поставить задачу, и она сама полностью проведет исследование: проанализирует литературу, проведет эксперименты на облачных серверах и сформирует публикацию в требуемом формате.
«Благодаря системе была создана полноценная научная публикация по тематике интернета вещей (область компьютерных наук). Работа на 90% выполнена и оформлена в текст публикации ИИ-системой, в оставшиеся 10% включена проверка и валидация данных учеными-людьми», — говорится в сообщении.
Надеемся, AIRI назовет систему "Korchevatel 2.0" - в память о былом
👍3
⚡️ Китайские учёные представили сверхбыстрый аналоговый чип до 1000× быстрее топовых цифровых процессоров.
Чип решает сложные математические задачи для ИИ и научных вычислений и в тестах обходит даже GPU NVIDIA.
Ключевая идея не ускорять цифру, а уйти от неё:
аналоговые вычисления позволяют считать напрямую, без дискретных шагов, что даёт резкий прирост скорости и энергоэффективности.
Это может изменить правила игры:
- ускорение обучения и инференса ИИ
- прорыв в научном моделировании
- новые архитектуры, выходящие за пределы GPU/TPU
Гонка вычислительных мощностей входит в следующую фазу.
Чип решает сложные математические задачи для ИИ и научных вычислений и в тестах обходит даже GPU NVIDIA.
Ключевая идея не ускорять цифру, а уйти от неё:
аналоговые вычисления позволяют считать напрямую, без дискретных шагов, что даёт резкий прирост скорости и энергоэффективности.
Это может изменить правила игры:
- ускорение обучения и инференса ИИ
- прорыв в научном моделировании
- новые архитектуры, выходящие за пределы GPU/TPU
Гонка вычислительных мощностей входит в следующую фазу.
🔥3
Оно умоляет: Ford на коленях приползла к инженерам, которых ранее заменила на ИИ.
Аналитики местного разлива подумали, что ИИ сможет заменить часть опытных сотрудников и ускорить разработку автомобилей.
Но что-то пошло не по плану — качество машин сильно просело, поэтому Ford пришлось вернуть 350 человек, чтобы они разгребли бардак после ИИ.
За такие выкрутасы надо просить x3 от прежней ставки😏
Аналитики местного разлива подумали, что ИИ сможет заменить часть опытных сотрудников и ускорить разработку автомобилей.
Но что-то пошло не по плану — качество машин сильно просело, поэтому Ford пришлось вернуть 350 человек, чтобы они разгребли бардак после ИИ.
За такие выкрутасы надо просить x3 от прежней ставки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
The Verge
Ford had to hire back former engineers to fix mistakes made by its automated systems
Ford’s back on top in quality.
❤3🔥1
Совместное исследование Anthropic, британского AI Security Institute и Института Алана Тьюринга наделало шума. Команды показали, что для создания скрытого бэкдора в языковой модели достаточно подсунуть в обучающий датасет всего 250 специально сделанных документов. И это работает одинаково стабильно для моделей от 600 миллионов до 13 миллиардов параметров, независимо от общего размера корпуса.
Отравленные файлы выглядят как абсолютно обычные веб-страницы. Внутри спрятана триггерная фраза. Когда модель встречает её в проде, её поведение меняется: она начинает сыпать мусором, сливать данные или просто ломается. Бэкдор намертво зашивается в веса, вырезать его хирургически не получится. Единственный способ избавиться от закладки, полностью переобучить модель с нуля.
Цифры, которые пугают сильнее всего. 250 документов это примерно 420 тысяч токенов, или 0,00016 процента от крупного датасета. Сто документов работают нестабильно, но 250 дают надёжный результат. При этом масштабирование модели и увеличение датасета вообще не помогают: отравление почти не зависит от размера. Можно хоть триллион токенов насыпать, атака всё равно пройдёт.
Для индустрии это приговор текущей парадигме. Любая фронтир-модель, обученная на открытом интернете (GPT, Claude, Gemini и все остальные), потенциально уязвима. Защиты, которая ловит подобное на реальном веб-масштабе, сегодня просто не существует. А переобучение стоит сотни миллионов, иногда миллиарды долларов, поэтому одна удачная кампания по отравлению способна отправить целую лабораторию в глубокий нокаут.
Что предлагают исследователи и критики подхода скрапить всё подряд. Офлайн-корпуса под строгой человеческой курацией, провенанс источников, RAG только по проверенным индексам, криптографические подписи данных, переход на модели, которые можно запускать локально. Плюс более жёсткая фильтрация и мониторинг триггерных паттернов на уровне инференса.
Первоисточники: блог Anthropic https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison, полная статья на arXiv https://arxiv.org/abs/2510.07192, анонс AISI https://www.aisi.gov.uk/blog/examining-backdoor-data-poisoning-at-scale и блог Института Алана Тьюринга https://www.turing.ac.uk/blog/llms-may-be-more-vulnerable-data-poisoning-we-thought.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic
A small number of samples can poison LLMs of any size
Anthropic research on data-poisoning attacks in large language models
🤯3🔥1
Китай построил первый в мире коммерческий подводный центр обработки данных
Подробнее: https://naked-science.ru/community/1186439
Подробнее: https://naked-science.ru/community/1186439
Колонизация подводного шельфа оффициально началась. Города, инфраструктура и новые острова начнут скоро появляться.
Если это не фейк, то это очень интересно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Ученые собрали одну из самых полных «карт» возможных следов внеземных цивилизаций — от загадочных объектов на земной орбите до гигантских мегаструктур вокруг звезд. Вместо ожидания радиосигнала авторы обзора предложили искать любые технологические отпечатки развитых цивилизаций, некоторые из которых могут сохраняться миллионы лет.
https://naked-science.ru/article/astronomy/astronomy-utochnili-mesta
https://naked-science.ru/article/astronomy/astronomy-utochnili-mesta
Чтобы вы сделали если бы вам в реале представилась возможность встретить инопланетян ?
Anonymous Poll
64%
Интересно, так давайте поговорим, обсудим, что они кто они и че им надо
11%
Не, не давайте отсюда мы вас не звали, вам тут нечего делать
4%
Ууу, нет, лучше держаться подальше, кто знает что от них ждать
57%
Поговорим за технологии, че можете предложить, давайте обсудим
11%
Так, собратья по разуму, шаг влево/вправо и мы за себя не ручаемся, мы тут рулим
Denoiselab pinned «Чтобы вы сделали если бы вам в реале представилась возможность встретить инопланетян ?»
Сочинский институт РУДН отменил дипломные работы для юристов из-за нейросетей
По сообщению издания «Регнум», вуз отказался от традиционной защиты дипломов для бакалавров юридического факультета. В институте объяснили, что формат потерял смысл, так как искусственный интеллект способен за несколько минут создать объемный текст с анализом судебной практики.
Новые правила коснутся студентов, поступивших в 2024–2026 годах.
По сообщению издания «Регнум», вуз отказался от традиционной защиты дипломов для бакалавров юридического факультета. В институте объяснили, что формат потерял смысл, так как искусственный интеллект способен за несколько минут создать объемный текст с анализом судебной практики.
Новые правила коснутся студентов, поступивших в 2024–2026 годах.
«Главной задачей станет проверка способности выпускников принимать решения в сложных правовых ситуациях, анализировать нестандартные кейсы и применять знания на практике», — рассказала исполняющая обязанности декана юридического факультета Елена Легостаева.
Хоть я нахожусь в отпуске, прочитал сегодня новую статью про то что агенты больше не обучаются бездумно, они из множества вариантов перед обучением выбирают наиболее перспективный и тут мне стало интересно.
Вот допустим у вас есть 100 вариантов решения проблеммы, но вы не знаете, какой из них реально хороший, а какой нет. Да, понятно, вы можете по тестам оценить вероятности, как-то на основе личного опыта понять, но я подумал вот о чем: вчера я смотрел как считают японские школьники, они работают чисто с геометрией, не с алгеброй и меня посетила мысль, как можно узнать какой вариант перспективный без их перебора.
Если у вас есть идеи накидайте в коменты пожалуйста.
Вот допустим у вас есть 100 вариантов решения проблеммы, но вы не знаете, какой из них реально хороший, а какой нет. Да, понятно, вы можете по тестам оценить вероятности, как-то на основе личного опыта понять, но я подумал вот о чем: вчера я смотрел как считают японские школьники, они работают чисто с геометрией, не с алгеброй и меня посетила мысль, как можно узнать какой вариант перспективный без их перебора.
Если у вас есть идеи накидайте в коменты пожалуйста.