Intel пообещала до конца недели устранить уязвимости Meltdown и Spectre в новых чипах
Компания Intel заявила, что до конца недели выпустит обновления, устраняющие две масштабные уязвимости (Meltdown и Spectre) в большинстве процессоров, выпущенных за последние пять лет. Об этом сообщается на сайте компании.
В начале января 2018 года группа специалистов по информационной безопасности сообщила двух масштабных уязвимостях в подавляющем большинстве современных процессоров, построенных по архитектурам Intel, AMD и ARM. Уязвимости, получившие названия Meltdown и Spectre связаны с алгоритмами внеочередного и спекулятивного исполнения (эти инструкции позволяют существенно сократить время простоя процессора и значительно ускорить вычисления). Обе уязвимости позволяют злоумышленнику получить доступ к кэшу процессора и считать практически любую информацию, в том числе зашифрованные данные или пароли.
Теперь Intel сообщила, что планирует до конца недели выпустить обновления как для пользовательских, так и для серверных процессоров. По словам представителей компании, будут выпущены обновления «для более чем 90 процентов процессорных продуктов, представленных на протяжении последних пяти лет».
При этом Intel отмечает, что продолжит работу над устранением уязвимостей. Также представители компании прокомментировали ожидаемое замедление процессоров после закрытия уязвимостей. Оно, по словам Intel, «должно быть для рядового пользователя несущественным и сгладится с течением времени».
Ранее также сообщалось, что оперативным устранением уязвимостей занялись разработчики самого разного программного обеспечения, от браузеров до операционных систем. Например, обновления для некоторых своих продуктов уже выпустили Microsoft и Apple.
Николай Воронцов
Она поможет написать письмо, план тренировки или сочинит историю
Яндекс обучил большую русскоязычную языковую модель YandexGPT и внедрил ее в своего виртуального помощника Алису. Сейчас нейросеть тестируют пользователи продуктов Яндекса, новость об этом вышла на сайте компании. Языковая модель — это нейросеть, которая умеет генерировать тексты, по очереди предсказывая каждое слово в предложении. Языковая модель YandexGPT основана на архитектуре Transformer, которую создали исследователи из Google в 2017 году. Когда в такую нейросеть загружают текст, она умеет выделять в нем важные слова и фокусировать на них внимание. Главный навык модели — хорошо понимать и запоминать тексты, и генерировать новые. Когда нейросеть осваивает этот навык, она одновременно естественным образом учится выполнять самые разные задачи, связанные с анализом текстов. Большие языковые модели основаны на архитектуре Transformer и обучены на огромном количестве данных, обычно из интернета. Они умеют создавать текст, почти не отличимый от человеческой речи. Первой успешной моделью такого типа стала нейросеть GPT от компании OpenAI. В 2022 вышла улучшенная версия модели ChatGPT. Ее не просто натренировали на большом количестве данных, но и дообучили с помощью обучения с подкреплением. Люди-эксперты работали с нейросетью в режиме диалога, показывая ей как правильно отвечать на вопросы. В надежде повторить успех ChatGPT, многие компании обучают свои языковые модели-аналоги (например, Bard от Google или Poe от Quora). Яндекс первым внедрил такую модель в виртуального помощника. 17 мая Яндекс выпустил большую языковую модель YandexGPT в открытый доступ. С ней можно пообщаться через Алису в приложении Яндекс, браузере, умной колонке или телевизоре. Чтобы активировать YandexGPT, нужно сказать: «Алиса, давай придумаем!» Языковая модель пока находится в режиме тестирования, но уже умеет выполнять разные задачи пользователей: выбрать подарок, составить план тренировки или написать деловое письмо. Модель умеет составлять грамотные содержательные тексты, но может ошибаться в фактах. Посмотрите, как пользователи общаются с YandexGPT: Нейросеть обучали на суперкомпьютерах Яндекса в два этапа. Сначала разработчики отобрали для обучения много книг, статей и страниц сайтов с помощью поисковых инструментов Яндекса — по утверждению компании, в выборку попадали только содержательные и хорошо написанные тексты. На втором этапе модель дообучили, чтобы она лучше вела диалог. Для этого Яндекс воспользовался методом, который придумали исследователи из OpenAI. Эксперты-разметчики составили сотни тысяч пар вопрос-ответ и показывали их YandexGPT на втором этапе обучения. Но у YandexGPT есть свои ограничения. Например, нейросеть пока не умеет запоминать контекст и учитывать предыдущие реплики. Однако YandexGPT постоянно дообучается на новых данных от пользователей и может развить этот навык в будущем. Cравнить качество ответов YandexGPT с другими языковыми моделями пока невозможно, Яндекс не раскрыл эти данные. Также неизвестна точная архитектура модели и параметры ее обучения. Тем временем другая языковая модель GPT-4 научилась работать не только с текстом, но и с картинками.