sejournal.io

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Журнал Nature опубликовал исследование, проведенное Microsoft Quantum и компанией Quantinuum, которая занимается разработкой ионных квантовых компьютеров. В работе описывается снижение количества логических ошибок в квантовом процессоре. По заявлению команд, показатели улучшились в 11–800 раз по сравнению с аналогичными физическими схемами.

Тем временем исследовательское подразделение IBM Research представило новый метод поиска кодов для исправления квантовых ошибок с использованием больших языковых моделей (LLM). Их система, основанная на платформе OpenEvolve, смогла найти 465 потенциальных кандидатов, однако их реальная эффективность пока не подтверждена.

Работа Microsoft Quantum и Quantinuum

Одной из главных проблем на пути к масштабированию квантовых компьютеров остается коррекция ошибок. Современные кубиты очень чувствительны к помехам и быстро накапливают ошибки, поэтому для длительных вычислений требуются логические кубиты, декодеры и специальные схемы, способные обнаруживать и исправлять сбои в реальном времени.

*Пояснение:* Физический кубит — это аппаратный элемент квантового процессора. Логический кубит — более надежная единица, создаваемая из нескольких физических кубитов с помощью кода коррекции. Такая структура необходима, чтобы квантовый компьютер мог выполнять сложные и длительные вычисления без потери результата из-за шума.

В статье под названием «Improved quantum processor logical error rates via correction and detection» описаны результаты совместной работы Microsoft Quantum и Quantinuum. В ходе эксперимента использовались две конструкции, оптимизированные для ионного процессора Quantinuum: 12-кубитный код, созданный по мотивам схемы Книлла, и 16-кубитный «tesseract color code». Первый кодирует два логических кубита, второй — четыре.

Согласно данным Microsoft, эти схемы охватывали вычисления с участием до 12 логических кубитов. При подготовке состояния Белла уровень логической ошибки удалось снизить с примерно 0,8% для физической схемы до 0,001%, что означает 800-кратное улучшение.

Повторная коррекция ошибок показала результат в 51 раз ниже базового физического уровня за один раунд. Подготовка 12-кубитного «cat state» (многокубитного состояния суперпозиции) дала улучшение в 22 раза.

В аннотации к статье отмечается: «Наши результаты показывают, что современные квантовые устройства уже способны использовать отказоустойчивость и коррекцию ошибок для значительного подавления ошибок в нетривиальных квантовых схемах».

Microsoft также напомнила о предыдущих совместных успехах с Quantinuum: более 14 000 отдельных экспериментов без зафиксированных ошибок, демонстрация 12 надежных логических кубитов и гибридная химическая симуляция с использованием логических кубитов, искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.

IBM Research применила ИИ для поиска кодов

IBM Research сообщила об использовании платформы OpenEvolve для поиска кодов коррекции квантовых ошибок. OpenEvolve — это библиотека с открытым исходным кодом, которая применяет большие языковые модели для эволюционного улучшения программного кода.

Команда сосредоточилась на bivariate bicycle-кодах. Это разновидность квантовых кодов с низкой плотностью проверок на четность, которые IBM учитывает в своей дорожной карте создания отказоустойчивых квантовых вычислений.

Параметры таких кодов записываются в формате [[n,k,d]], где n — количество физических кубитов, k — количество логических кубитов, а d — расстояние кода. Чем выше d, тем больше ошибок код может выдержать, прежде чем потеряет свою полезность.

По итогам первых прогонов система предложила 465 кандидатов. Среди них IBM выделила код [[288,50,8]] с 50 логическими кубитами, что является новым рекордом для этого семейства (предыдущий рекорд составлял 16). Компания также отметила компактный код [[72,4,8]] с 72 физическими кубитами и варианты [[288,16,12]] и [[360,12,≤24]].

По оценке IBM, некоторые кандидаты при определенных типах шума могут быть сопоставимы с кодом [[144,12,12]] gross code, который компания планирует использовать в своих отказоустойчивых квантовых компьютерах. При этом IBM подчеркивает, что практическая применимость найденных кодов требует дальнейшей проверки.

Исходный код проекта qcode-discovery опубликован на GitHub. Библиотека OpenEvolve также доступна в открытом репозитории.

В июне 2025 года IBM заявила, что к 2029 году намерена построить IBM Quantum Starling — крупномасштабный отказоустойчивый квантовый компьютер на 200 логических кубитах и 100 млн квантовых вентилей. Архитектура системы также опирается на bivariate bicycle-коды.

Напомним, в июне Quantum X Labs и исследовательская площадка Quantum Machines IQCC сообщили о планах протестировать ИИ-декодер для коррекции квантовых ошибок.

Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла заявил, что в эпоху искусственного интеллекта компаниям придется развивать не только человеческий капитал, но и так называемый «токенный» — то есть ИИ-системы, которые накапливают знания и опыт организации.

В своей программной статье о будущем бизнеса Наделла назвал нынешний этап развития ИИ крупнейшей трансформацией корпоративной среды со времен появления цифровых технологий. По его мнению, впервые у компаний появляется возможность создать постоянный цикл обучения между людьми и интеллектуальными системами.

ИИ станет частью интеллектуального капитала компаний

Глава Microsoft разделил активы организаций на две категории. К человеческому капиталу он отнес знания сотрудников, профессиональные связи, опыт и способность принимать решения. Под токенным капиталом Наделла понимает принадлежащие компании ИИ-системы, которые обучаются на внутренних данных, процессах и накопленной экспертизе.

По его мнению, задача бизнеса заключается не в поиске самой мощной модели, а в создании собственной среды непрерывного обучения, которая позволит сохранять и масштабировать корпоративные знания независимо от используемых ИИ-решений.

Новым активом станет «цикл обучения»

Наделла считает, что компании должны превращать рабочие процессы, накопленный опыт и профессиональные решения в агентные ИИ-системы, способные улучшаться после каждого использования.

Он назвал такие системы новым видом интеллектуальной собственности. В отличие от традиционных активов, они способны постоянно накапливать ценность благодаря взаимодействию между сотрудниками и искусственным интеллектом.

Microsoft предупредила о риске монополизации ИИ

Особое внимание глава Microsoft уделил опасности концентрации ценности у ограниченного числа разработчиков фундаментальных моделей.

По словам Наделлы, экономика не сможет устойчиво развиваться в сценарии, где несколько ИИ-платформ получают выгоду от знаний целых отраслей. Вместо этого он выступил за формирование широкой ИИ-экосистемы, в которой каждая компания сохраняет контроль над собственными данными, знаниями и системами обучения.

По мнению главы Microsoft, долгосрочный успех бизнеса будет определяться способностью одновременно наращивать человеческий и токенный капитал, превращая экспертизу сотрудников в масштабируемые ИИ-системы.

Напомним, в TechCrunch пришли к выводу, что переход на оплату по числу токенов может стать сигналом для пересмотра цен и лимитов на рынке ИИ-продуктов.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Руководители компаний OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Microsoft AI подписали открытое письмо, в котором требуют на законодательном уровне ввести обязательную проверку клиентов и заказов для поставщиков синтетических ДНК и РНК. Об этом сообщает WIRED.

Как отмечает издание, обращение поддержали Сэм Альтман (OpenAI), Дарио Амодеи (Anthropic), Демис Хассабис (Google DeepMind) и Мустафа Сулейман (Microsoft AI). К ним присоединились ученые, специалисты по нацбезопасности и представители компаний, работающих в сфере генного синтеза.

Авторы инициативы предлагают обязать поставщиков проверять заказы на синтетические нуклеиновые кислоты и вести их учет. Особое внимание уделяется необходимости подтверждать личность клиентов и контролировать оборудование.

В тексте письма говорится, что быстрый прогресс ИИ снижает «порог знаний». Это дает потенциальную возможность злоумышленникам использовать нейросети для создания опасных патогенов и токсинов, обходя прежние ограничения. Проверка заказов называется одним из самых эффективных и «наименее обременительных» методов снижения биологических рисков.

WIRED уточняет, что некоторые компании (например, Twist Bioscience) уже добровольно проводят такие проверки в рамках отраслевого консорциума, однако в США до сих пор нет единых федеральных правил.

Ранее в Сенат был внесен двухпартийный законопроект, который обяжет всех поставщиков услуг генного синтеза в стране проверять своих клиентов на связи с террористическими группировками или попытки воссоздать опасные вирусы.

Напомним, в июне 2025 года крупная медицинская благотворительная организация Wellcome Trust выделила 10 миллионов фунтов стерлингов на запуск первого в мире проекта по созданию фрагментов или даже целой ДНК с нуля.

Корпорация Microsoft представила новый топологический квантовый процессор Majorana 2. В основе чипа лежит особая свинцовая подложка, которая повышает стабильность кубитов более чем в тысячу раз по сравнению с предыдущей версией.

Как утверждают в компании, время жизни кубита в Majorana 2 превышает 20 секунд, а в некоторых случаях доходит до минуты. Для сравнения, в чипе Majorana 1 этот показатель составлял от 1 до 12 миллисекунд.

Microsoft также сообщила, что длительность операций составляет около 1 микросекунды, а размер одного кубита — примерно 0,01 мм.

Главное отличие нового чипа — используемые материалы. В то время как конкуренты, такие как Google и IBM, применяют алюминиевые проводники, Microsoft сделала ставку на свинец. По словам вице-президента компании Джейсона Зандера, именно это решение позволило добиться тысячекратного улучшения характеристик.

В Microsoft рассчитывают создать масштабируемый квантовый компьютер уже к 2029 году — ранее заявленные сроки были сокращены почти вдвое.

Помощь искусственного интеллекта

В компании также отметили, что искусственный интеллект значительно ускорил поиск материалов и помог улучшить производственные процессы. ИИ-инструменты анализировали научные статьи, подбирали подходящие соединения, автоматизировали измерения, оптимизировали выпуск продукции и выявляли дефекты, снижающие надежность кубитов.

Кроме того, Microsoft открыла общий доступ к платформе Microsoft Discovery для научных исследований и разработок. Она позволяет компаниям создавать команды ИИ-агентов, подключать их к внутренним данным и внешним научным источникам, выдвигать гипотезы, планировать эксперименты, анализировать результаты и повторять цикл.

Квантовая группа Microsoft уже использовала Discovery для управления рабочими процессами. Корпоративный вице-президент по квантовым технологиям Зульфи Алам назвал автоматизацию измерений с помощью агентного ИИ «переломным моментом».

Напомним, что в июне компания D-Wave Quantum обнародовала дорожную карту поэтапного создания квантовых систем. К 2032 году она планирует выпустить отказоустойчивый квантовый компьютер, работающий на 100 логических кубитах.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Компания Nvidia анонсировала чип RTX Spark, предназначенный для Windows-ПК и ориентированный на локальный запуск ИИ-агентов и больших языковых моделей. Разработка велась совместно с Microsoft на протяжении примерно трех лет.

Nvidia представляет RTX Spark как основу для персональных ИИ-систем, которые работают непосредственно на компьютере пользователя, без необходимости постоянного обращения к облачным серверам.

Заявленная производительность новинки достигает 1 петафлопса вычислительной мощности и до 128 ГБ объединенной памяти. В Nvidia рассчитывают, что пользователи смогут запускать агентные и генеративные модели прямо на своих ПК.

Чип построен на базе GPU Blackwell RTX с 6144 ядрами CUDA и 20-ядерным процессором Grace. В разработке процессора принимала участие MediaTek. Платформа ориентирована на Windows 11 и предназначена для работы с ИИ-агентами, создания контента и игр.

Microsoft подключается к агентной Windows

Nvidia и Microsoft объявили о сотрудничестве в области создания инфраструктуры для агентных систем внутри Windows. В анонсе упоминаются новые механизмы безопасности и платформа NVIDIA OpenShell для запуска агентов на устройствах пользователей. Речь идет о подготовке Windows к таким сценариям, а не о полном переходе операционной системы на агентную модель. Microsoft уже развивает это направление через Copilot и корпоративные продукты, где ассистенты автоматизируют рабочие процессы.

Глава Nvidia Дженсен Хуанг назвал это переходом от «ПК как инструмента» к «ПК как помощнику». Фактически речь идет о запуске новой аппаратной платформы для локального ИИ.

Adobe оптимизирует Photoshop и Premiere

Adobe адаптирует свои программы Photoshop и Premiere под RTX Spark. Nvidia заявляет о двукратном росте производительности ИИ и графики на новой платформе. Независимых подтверждений этим данным пока нет.

В мае Adobe добавила в Photoshop 27.7 модель для инструмента Remove, которая работает локально на устройстве — объекты можно удалять без отправки данных в облако. Пользователь может выбирать между локальной и облачной обработкой. Для Premiere компания представила ИИ-функции, включая Object Mask, однако о полном переходе видеоредактора на локальный ИИ не сообщалось.

Релиз — осенью 2026 года

Первые ПК на базе RTX Spark поступят в продажу осенью 2026 года. Среди партнеров — ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft Surface и MSI. Позже к ним присоединятся Acer и GIGABYTE.

Nvidia усиливает ставку на сегмент AI-ПК, где ИИ-агенты, анализ данных и генерация контента выполняются локально, без постоянной зависимости от облака.

Напомним, в марте компания анонсировала запуск инфраструктуры для создания дата-центров в космосе.

Корпорация Microsoft представила две новые функции — Critique и Council — для своего исследовательского инструмента Copilot Researcher. Их цель — повысить точность ответов, заставляя языковые модели GPT от OpenAI и Claude от Anthropic работать совместно над одним запросом.

Функция Critique — это система глубокого анализа, которая использует несколько нейросетей одновременно. Одна модель отвечает за планирование задачи, поиск информации и создание чернового ответа, а другая выступает в роли рецензента, проверяя и дорабатывая результат. Модели могут меняться этими ролями. По заявлению Microsoft, этот подход призван бороться с типичными проблемами ИИ: галлюцинациями, ошибками в цитировании и неточностями. В тестах DRACO Critique показала результат 57,4 балла против 42,7 у Claude Opus 4.6.

Функция Council работает иначе: она запускает GPT и Claude параллельно, чтобы они независимо готовили ответы на один вопрос. Затем третья модель-«судья» анализирует оба отчёта, сравнивает их и создаёт итоговое резюме, отмечая точки согласия и расхождения.

Таким образом, в режиме Critique модели сотрудничают, а в Council — соревнуются. Critique является стандартным режимом в Researcher, а Council можно выбрать вручную. Обе функции уже доступны для пользователей программы Microsoft Frontier.

Напомним, что ранее в марте Microsoft также анонсировала ИИ-агента Cowork для выполнения сложных задач в приложениях Microsoft 365, таких как Outlook, Teams и Excel.