Налоги и криптовалюта

Baidu и революция в ИИ: кластер Kunlun позволяет обучать модели уровня DeepSeek

Налоги и криптовалюта
China's Baidu says its Kunlun chip cluster can train DeepSeek-like models

Baidu объявила об успешном запуске кластера из 30 000 чипов P800 Kunlun, способного обучать масштабные модели искусственного интеллекта, подобные DeepSeek. Технология открывает новые горизонты для развития ИИ в Китае и мире, усиливая позиции компании на глобальном рынке.

Крупнейшая китайская технологическая компания Baidu вновь оказалась в центре внимания благодаря важному прорыву в сфере искусственного интеллекта. На ежегодной конференции разработчиков компания представила результаты работы кластера на базе собственного процессора P800 Kunlun, который состоит из 30 000 чипов третьего поколения. Это устройство уже готово к обучению моделей, сопоставимых по масштабам и возможностям с DeepSeek — одним из продвинутых ИИ-проектов мирового уровня. Такое заявление сделано самим генеральным директором Baidu Робином Ли и знаменует новый этап не только для компании, но и для всей китайской AI-индустрии. Зачем Baidu понадобился такой мощный кластер? В эпоху, когда искусственный интеллект занимает всё более центральное место в технологиях и бизнесе, скорость и масштаб обучения моделей становятся ключевыми факторами успеха.

Кластер Kunlun предоставляет возможности для запуска моделей с сотнями миллиардов параметров, а также для одновременного тонкого обучения тысяч самостоятельных моделей с миллиардами параметров каждая. Такая масштабируемость отвечает современным требованиям по кастомизации и персонализации ИИ-систем для множества клиентов одновременно. Это значимый шаг вперёд в развитии инфраструктуры ИИ в Китае. Использование собственных процессоров P800 позволяет Baidu не зависеть от зарубежных поставщиков и оптимизировать вычислительные процессы под конкретные задачи искусственного интеллекта. Более того, компанию уже поддерживают крупные китайские банки и интернет-компании — это подтверждает востребованность технологии на рынке и высокую её конкурентоспособность.

Кроме того, Baidu представила обновлённые версии своих моделей искусственного интеллекта, включая Ernie 4.5 Turbo и Ernie X1 Turbo. Первая из них соревнуется с лучшими мировыми аналогами, показывая высокие результаты в тестах на программирование и понимание языка, что подтверждает её универсальность и эффективность. Вторая модель специализируется на логическом выводе и рассуждении, что расширяет возможности ИИ в области аналитики и сложных вычислительных задач. Робин Ли отметил важность интеграции искусственного интеллекта в повседневные приложения, подчеркнув, что без практического применения даже самые передовые модели и аппаратные решения останутся без пользы.

Поэтому Baidu планирует внедрять новые технологии во все свои сервисы, включая облачные платформы, контентные системы и другие цифровые продукты. Этот шаг соответствует тенденции, наблюдаемой на мировом рынке технологий, где конкуренция сосредоточена не только на базовых моделях ИИ, но и на разработке полезных, удобных и инновационных приложений, способных заинтересовать пользователей и удержать их внимание в долгосрочной перспективе. Запуск кластера Kunlun и анонс новых моделей Ernie произошли на фоне активного развития китайского рынка искусственного интеллекта, где одни из ведущих компаний страны заворачивают активное развитие ИИ-платформ после успеха OpenAI и ChatGPT в 2022 году. Несмотря на сложности с ростом популярности Ernie Bot, Baidu инвестирует значительные средства в улучшение своих технологий и создании экосистемы, которая будет способствовать их массовому применению. Можно сказать, что китайская компания делает ставку на собственный путь развития искусственного интеллекта, опираясь на внутренние ресурсы и возможности рынка.

Таким образом, Baidu становится не только технологическим инноватором, но и фактором стратегического значения для всего сектора в стране. Выводы из этого шага Baidu можно рассматривать в контексте глобального технологического соревнования, где ключ к успеху — это интеграция вычислительных мощностей, продвинутых алгоритмов и востребованных приложений. Китайская компания демонстрирует, что способна создавать комплексные решения, охватывающие все эти аспекты. Появление кластера Kunlun открывает дорогу к более быстрому развитию и внедрению ИИ в разнообразных сферах — от финансов до онлайн-сервисов, а также обучение персонализированных моделей, отвечающих нуждам широкого круга пользователей. Для рынка ИИ в Китае и во всём мире это сигнал о том, что Baidu готова конкурировать с крупнейшими игроками в индустрии на равных условиях.

В ближайшие годы мы увидим, как технологии компании смогут изменить принципы взаимодействия людей с цифровыми сервисами, делая их более умными, адаптивными и эффективными. В итоге, успех проекта Kunlun и модели Ernie послужит мощным стимулом для дальнейших инвестиций в развитие искусственного интеллекта в Азии и за её пределами, расширяя горизонты научных исследований и прикладных решений, основанных на искусственных нейросетях и вычислительных достижениях. Baidu, благодаря собственным чипам и продвинутым моделям, укрепляет свои позиции как один из лидеров цифровой революции и задаёт тренды в самом быстроразвивающемся сегменте технологий.

Автоматическая торговля на криптовалютных биржах Покупайте и продавайте криптовалюты по лучшим курсам Privatejetfinder.com (RU)

Далее
Stocks rise with tech-related shares, notch weekly gains; dollar up
Четверг, 08 Май 2025 Рост технологий и укрепление доллара: обзор фондового рынка США в конце апреля 2025 года

Подробный анализ поведения фондового рынка США с акцентом на технологический сектор и состояние доллара, а также комментарии экспертов и прогнозы на ближайшее будущее в условиях продолжающейся торговой войны между США и Китаем.

Reproducibility project fails to validate dozens of biomedical studies
Четверг, 08 Май 2025 Провал репликации: почему многие биомедицинские исследования в Бразилии не прошли проверку

Обширный проект по воспроизводимости биомедицинских исследований в Бразилии выявил значительные проблемы с подтверждением научных данных, что ставит под вопрос надёжность публикаций и требует реформы научной системы.

Do Armed Civilians Stop Active Shooters More Effectively Than Uniformed Police?
Четверг, 08 Май 2025 Оружие в руках гражданских против активных стрелков: кто эффективнее - полиция или вооруженные граждане?

В статье рассматривается сравнительный анализ эффективности вооруженных гражданских и полицейских в пресечении нападений активных стрелков, приводятся данные исследований и обсуждаются ключевые аспекты безопасности и общественного порядка.

I help founders improve their AI SEO ranking
Четверг, 08 Май 2025 Как улучшить свои позиции в AI-поиске: секреты SEO для больших языковых моделей

Погружение в особенности оптимизации контента для искусственного интеллекта и большие языковые модели помогут понять, как добиться высокой видимости и роста трафика в условиях растущей популярности AI-поисковых систем.

PoX: Super-Fast Graphene-Based Flash Memory
Четверг, 08 Май 2025 PoX: Революция в памяти — сверхскоростная флеш-память на основе графена

Разработка PoX от команды Фуданьского университета открывает новую эру в области энергонезависимой памяти с доступом в пределах пикосекунд. Технология на основе двумерного графена обещает сочетать скорость оперативной памяти и надежность флеш-накопителей, что может изменить будущее хранения данных и электронных устройств.

Catastrophic fires and soil degradation: possible link with Neolithic revolution
Четверг, 08 Май 2025 Катастрофические пожары и деградация почв: возможная связь с неолитической революцией в Южном Леванте

Исследование природных катастроф, таких как масштабные пожары и деградация почв, проливает свет на изменения в климате и экологии, повлиявшие на переход от собирательства к земледелию в эпоху неолита. Анализ климатических и геохимических данных помогает понять, каким образом эти явления стимулировали появление сельского хозяйства в Южном Леванте.

Reproducibility project fails to validate dozens of biomedical studies
Четверг, 08 Май 2025 Проблема воспроизводимости в биомедицинских исследованиях: почему десятки работ не прошли проверку

Разбор масштабного проекта в Бразилии, который выявил низкую воспроизводимость биомедицинских исследований и вызвал тревогу среди учёных. Анализ причин и возможных решений для повышения качества научных публикаций в биомедицине.