Discord объявила о планах по внедрению мер проверки возраста, требуя от пользователей делиться видео-селфи или загружать удостоверения личности для доступа к контенту для взрослых, что вызвало негативную реакцию пользователей. По словам компании, поэтапный глобальный запуск запланирован на начало марта. Этот шаг предпринят на фоне пристального внимания к платформе после утечки данных, в результате которой были раскрыты 70 000 удостоверений личности.
Процесс проверки возраста будет использовать технологию ИИ для оценки возраста пользователей, анализируя структуру лица или сравнивая селфи с удостоверениями личности. Discord подчеркнула, что данные селфи будут оставаться на устройстве пользователя и будут незамедлительно удалены после оценки возраста. Удостоверения личности, однако, будут проверяться вне устройства.
Тем временем, ландшафт ИИ продолжает быстро развиваться. Отдельное приложение OpenAI Codex, предназначенное для кодирования, достигло более миллиона загрузок за первую неделю, как подтвердил генеральный директор Сэм Альтман. Этот всплеск отражает рост общего числа пользователей Codex на 60% в неделю, после запуска приложения 2 февраля и последующего выпуска базовой модели GPT-5.3-Codex. Однако компания сигнализирует об отказе от неограниченного бесплатного доступа к своим инструментам.
В других разработках в области ИИ, Nvidia выпустила DreamDojo, новую систему ИИ, предназначенную для обучения роботов взаимодействию с физическим миром, наблюдая за десятками тысяч часов видео с участием людей. Исследование, опубликованное в этом месяце, может значительно сократить время и затраты, необходимые для обучения следующего поколения человекоподобных машин. Система описывается как «первая в своем роде модель мира роботов, демонстрирующая сильную обобщаемость для различных объектов и сред после пост-обучения», по словам исследователей.
Растущая зависимость от ИИ также подчеркивает важность эффективной доставки данных. Поскольку предприятия активно инвестируют в инфраструктуру GPU для рабочих нагрузок ИИ, многие обнаруживают, что их дорогостоящие вычислительные ресурсы недоиспользуются. «В то время как люди уделяют внимание, и вполне обоснованно, GPU, потому что это очень значительные инвестиции, они редко являются ограничивающим фактором», — сказал Марк Менгер, архитектор решений в F5. «Они способны на большее. Они ждут данных». Производительность ИИ все больше зависит от программируемой точки управления между фреймворками ИИ и объектным хранилищем.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment