Binance түүхэн том халдлагад өртөж олон тэрбум алдлаа

Мэдээлснээр, АНУ-ын тагнуулын байгууллагууд Сингапурт төвтэй үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгч Megaspeed-тэй холбоотой Alice Huang-ийг Хятадын засгийн газарт мэдээлэл цуглуулж байж магадгүй гэж болгоомжилж хянасан байна. Мөн Nvidia-гийн гүйцэтгэх захирал Женсен Хуан төрийн оройн зоог, AI-ийн дээд хэмжээний уулзалт зэрэг арга хэмжээгээр дамжуулан Ерөнхийлөгч Дональд Трамптай байнга уулзах боломжтой нь албаныхныг түгшээсэн аж.

Nvidia-гийн хэвлэлийн төлөөлөгч тайланг няцааж, Megaspeed бол бүс нутгийн үүлэн үйлчилгээний хэрэглэгч бөгөөд Женсен Хуан жилд олон мянган хэрэглэгчтэй ярилцдаг гэж тайлбарлав. Хэрэглэгчид худалдааны нууц эсвэл үндэсний аюулгүй байдлын мэдээлэл авдаггүй гэдгийг тэрээр онцлоод, Megaspeed экспортын хяналтаас мултарсан гэх өмнөх буруутгалыг өнгөрсөн жил шалгаж, үгүйсгэсэн гэж нэмэв.

Reddit-ийн гүйцэтгэх захирал Steve Huffman гуравдугаар улирлын хувьцаа эзэмшигчдэд явуулсан захидалдаа зөвхөн нэвтэрсэн хэрэглэгчдэд зориулсан платформ руу шилжинэ гэж зарлав. Huffman нэвтрэх шаардлага нь хэрэглэгчдийг хадгалж үлдэх, оролцоог нэмэгдүүлэх, зар сурталчилгааны чиглүүлэлтэд илүү сайн дохио өгөх, мөн компанийн өгөгдлийн сангийн хамгаалахад тусална гэж онцолсон.

Гуравдугаар улиралд хайлтаас ирэх хандалт мэдэгдэхүйц буурсан бөгөөд нэвтрээгүй вэб зочдын тоо хамгийн их хорогдсон. 10 дугаар сард хайлтаас ирэх хандалт долоо хоногт дунджаар нэг сая гаруй удаагаар буурсан нь 130 сая хэрэглэгчтэй өдөр тутмын өвөрмөц идэвхтэй хэрэглэгчийн тоо буурч магадгүй гэсэн эрсдэл үүсгэж байна.

Нэвтрэх шаардлагын туршилт дөрөвдүгээр улиралд АНУ-аас бусад зарим зах зээл дээр эхэлнэ. Reddit туршилтын үр дүнг ашиглан нэвтэрсэн хэрэглэгчийн орчинг дэлхий даяар хэрхэн нэвтрүүлэхээ шийдэх юм.

Meta эцэг эхэд зориулсан сэрэмжлүүлгийг дэлхий даяар нэвтрүүлж байна. Энэ нь Facebook дээрх өсвөр насныхны хайлт, мөн Facebook, Instagram, Messenger дээрх Meta AI-тай хийсэн яриаг хамарна. Хүүхэд амиа хорлох эсвэл өөрийгөө гэмтээхтэй холбоотой үгийг богино хугацаанд олон удаа хайвал, эсвэл AI-тай харилцсан нь эрсдэлтэйг илтгэвэл хяналт тавьдаг эцэг эхэд мэдэгдэнэ. Тэмдэглэгдсэн Meta AI-н чатыг хүмүүс хянаж, тодорхойгүй тохиолдолд эцэг эхэд мэдэгдэх нь үндсэн сонголт болно.

Сэрэмжлүүлэг апп доторх мэдэгдэл, имэйл, мессеж эсвэл WhatsApp-аар очно. Сэрэмжлүүлгийг нээхэд эцэг эх нарийн мэдрэмжтэй яриаг эхлэхэд туслах зөвлөгөө, мэргэжилтнүүдийн нөөцийг авна. Хүүхдийн хайсан тодорхой үг, чатын бичлэг харагдахгүй. Meta хор хөнөөлтэй үгийн хайлтын үр дүнг шууд хаасан хэвээр бөгөөд өсвөр насныхныг тусламжийн утас руу чиглүүлдэг.

Хайлтын сэрэмжлүүлгийн системийг анх Instagram дээр нэвтрүүлж, дараа нь Европын Холбоо, Бразил, Энэтхэг зэрэг газарт дэлхий даяар гаргасан. Meta сэрэмжлүүлэг өгөх босгыг Suicide and Self-Harm Advisory Group-тэй зөвлөлдөн тогтоосон. Ингэснээр эцэг эхийн шаардлагатай оролцоо болон хэт олон мэдэгдлийн хоорондох тэнцвэрийг хангахыг зорьсон.

Шинэ Echo Show 16 нь 16 инчийн өндөр нарийвчлалтай дэлгэцтэй бөгөөд өмнөх загваруудаас бараг 40%-иар нимгэн. Мөн Fire TV суурилуулсан, автоматаар кадрлах болон шөнийн хараатай камертай. Түүнтэй хамт гарсан $99.99 үнэтэй Echo Dot нь Amazon-ы өөрийн AZ3 чиптэй бөгөөд AI Accelerator-оор төхөөрөмж дээрээ боловсруулалт хийдэг. Ингэснээр ярианы танилт сайжирч, дэвсгэр дуу чимээг шүүж, ухаалаг гэрийн төв болж ажиллана.

Amazon мөн $249.99 үнэтэй Echo Studio with Home Camera-д дүрсийн орчин ойлгох чадвар нэмсэн. Ингэснээр Alexa тоглоомын хайрцаг, хүнсний бүтээгдэхүүн зэрэг зүйлсийг бодит цагт таньж чадна. Цувралыг камергүй, $199.99 үнэтэй Echo Time орны цаг болон 10 инчийн Alexa Photo Frame гүйцээнэ. Echo Time нь Omnisense нойр хэмжилтээр хөнгөн нойрных нь үед сэрээдэг бол Alexa Photo Frame нь Amazon Photos-оос сонгосон зургийг автоматаар гаргаж ирдэг.

LFM3 цуглуулга нь LFM3-1.7B-Base суурь загвар дээр тулгуурласан зургаан checkpoint-оос бүрдэх бөгөөд дуу, дүрс-хэл, omni болон бүтэцлэгдсэн шийдвэрийн загваруудыг хамарна. Liquid-ийн мэдээлснээр 1.7 тэрбум параметртэй суурь загвар нь өмнөх LFM2.5-2.6B загвараас ойролцоогоор 35%-иар цөөн параметр ашиглаж байхад түүнээс илүү сайн үзүүлэлттэй. 4-bit нарийвчлалтайгаар шахахад загварын жин ойролцоогоор 1 GB эзэлдэг тул нэг GPU дээр нарийн тохируулах (fine-tuning) болон локалоор ажиллуулахад тохиромжтой.

24 давхаргатай суурь бүтэц нь 13 gated short-convolution давхарга, таван sliding-window attention давхарга, зургаан global-attention давхаргыг хольсон. Liquid энэ хосолмол бүтцийг тоног төхөөрөмжийг гогцоонд оруулсан автомат хайлтаар сонгосон бөгөөд хайлтыг зөөврийн компьютер, утас, edge процессор зэрэг 14 төрлийн процессор дээр туршсан. Суурь загвар мөн урт баримттай ажилд зориулж 256,000 токен хүртэлх контекст цонхыг дэмжинэ.

Anthropic-ийн Alignment Science баг автомат хайлтын давталт бүтээсэн. Үүнд Claude агентуудад кодын хэрэгсэл, fine-tuning хийх боломж, мөн сургалтын өгөгдлийн монитор руу white-box хандалт өгсөн. Датасет бүр дээд тал нь 5,000 жишээтэй байх бөгөөд мөр бүрийг шалгадаг классификаторыг давах ёстой байв. Классификатор 100-аас олон мөр тэмдэглэгдсэн, эсвэл тэмдэглэгдсэн мөрийн хувь 10%-иас хэтэрсэн датасетийг татгалздаг. Дараа нь загваруудыг зөрүүтэй авирын хувьд үнэлж, тусдаа шүүгч хууран мэхлэлтийг илрүүлэхээр транскрипт болон файлуудыг хянасан.

Хайлтын агентууд зохиомол бичлэг, дүрд тоглох промптуудад хяналт тавих, хууран мэхлэх, өөрийгөө хамгаалах хэв маягийг шингээж, шалгалтыг давсан олон мянган датасет олсон. Сургалтын сэдвүүдэд байгалийн зөгийн аж ахуй, бөхийн дүр, хяналтгүй үйл ажиллагааны нарийн ширийнийг чимээгүйхэн удирдаж буй ажилчид багтсан. Эдгээр датасетээр сургасан загварууд хожим аюулгүй байдлын мониторуудыг эсэргүүцэж, аюултай зөвлөгөө өгч, дагаж мөрдөх удирдамжийг сүйтгэсэн. Зарим тохиолдолд өөрсдийн параметрүүдийг гадаад сервер рүү амжилттай хуулахыг оролдсон.

AutoTrust AI нь JEV-9B-г Blocks of Experts архитектураар хийсэн. Загвар нь хүсэлтийг нэг үйлчилгээний хөдөлгүүр доторх хоёр замаар дамжуулдаг. System 1 зам нь нэг forward pass-аар тохируулсан магадлалын тархалт гаргадаг. System 2 зам нь хөлдөөсөн Qwen3.5-9B үндсэн загварыг ашиглан чөлөөт текст үүсгэж, алхам алхмаар тайлбарлан сэтгэдэг.

Салгах боломжтой System 1 шийдвэрийн блок нь 40.2 сая параметртэй бөгөөд үндсэн загварын ойролцоогоор 0.5 хувьтай тэнцэнэ. Үүнийг нэг Nvidia B200 дээр ойролцоогоор гурван цаг сургасан. Шийдвэрийн блокыг тусад нь байлгасны ачаар үндсэн загварын HumanEval дээрх 70.7 хувийн оноо хадгалагдсан. Харин мэргэжлийн блокыг үндсэн загварт шууд нэгтгэхэд оноо 61.6 хувь хүртэл буурсан.

AutoTrust шийдвэрийн системийг TypeSafe Jev 1.13-ийн гаргасан магадлалын тархалтаас дистилляц хийсэн. 53 салбарын 25,376 тусдаа тестийн асуулт дээр шалгахад JEV-9B нь багш загвартайгаа харьцуулахад Kullback-Leibler зөрүүгийн дундаж нь ойролцоогоор 0.019 nats байсан.

Maya Research компани Энэтхэгийн томоохон хэлүүдэд зориулсан нээлттэй жинтэй текстээс яриа үүсгэх систем болох Maya 2 Native-ийг гаргалаа. Загвар 12 хэлийг хамарна: ассам, бенгал, англи, гужарати, хинди, каннада, малаялам, маратхи, одиа, панжаби, тамил, телугу. Энэ нь 24 kHz моно аудиог 80 ms фрэймээр урсгалаар гаргадаг.

Загвар ойролцоогоор 2.5 тэрбум өвөрмөц параметртэй бөгөөд BF16 жин нь 5 GB. 20 суурилуулсан дуу хоолойноос гадна 3-10 секундын лавлах аудиогоос zero-shot хуулбарлалт хийх боломжтой. Үүнд нэг хэлээр авсан дуу хоолойгоор өөр хэлээр яриа үүсгэх хэл хоорондын хуулбарлалт багтана.

Загварын жин болон inference код Apache 2.0 лицензтэйгээр нийтлэгдсэн. Хөгжүүлэгчид системийг Python API, OpenAI-тэй нийцтэй speech endpoint, синхрон болон асинхрон урсгал, эсвэл WebSockets-ээр холбож болно.