PyTorch представил Helion — высокоуровневый DSL для создания оптимизированных ядер ML, который компилируется в код Triton и автоматически настраивает производительность для разных аппаратных архитектур.
PyTorch представил torchcomms — новый API для распределенных вычислений, способный масштабироваться на сотни тысяч GPU. Включает бэкенд NCCLX, уже используемый Meta для обучения Llama3 и Llama4.
PyTorch и Lightning AI интегрируют фреймворк Monarch для упрощения распределенного обучения ML-моделей, предлагая интерактивную разработку прямо из блокнотов.
Распределенный фреймворк Ray официально присоединился к PyTorch Foundation, создавая единый стек технологий для масштабирования AI-приложений от обучения до инференса.
Великобритания инвестирует 1 миллиард фунтов в развитие национального искусственного интеллекта для укрепления технологического суверенитета и конкурентоспособности на мировой арене.
OpenAI представила экономическую стратегию для Южной Кореи с комбинированным подходом: развитие суверенных ИИ-возможностей и партнерство с лидерами отрасли.
Африка разрабатывает собственную стратегию регулирования ИИ, учитывающую уникальные потребности континента – от защиты данных до развития локальных компетенций.
Google представила алгоритм Quantum Echoes для измерения корреляторов неупорядоченных во времени величин, демонстрирующий верифицируемое квантовое преимущество на 103 кубитах.
General Motors внедряет ИИ для автономного вождения в свои автомобили, используя компьютерное зрение и машинное обучение для управления без участия водителя.
Эксперты обсуждают, какие профессии останутся устойчивыми к автоматизации и какие навыки потребуются специалистам в эпоху искусственного интеллекта.