gghhhhh пппп
вторник, 15 сентября 2026 г.
понедельник, 14 сентября 2026 г.
взять фильм/ролик с YouTube
взять фильм/ролик с YouTube
ChatGPT said:
Да, могу помочь добавить этот эпизод, но мне нужен сам видеофайл фильма (или его фрагмент), а не только ссылка на YouTube. По этой ссылке мне не удалось получить содержимое видео.
(Website Name Not Provided)
Если загрузите сюда фильм/нужный фрагмент, я смогу подготовить эпизод, где двое подростков, которых запирают в квартире на 3-м этаже, выбираются наружу по водосточной трубе, и подсказать, как органично вставить его в нужное место фильма.
Если хотите, могу также сделать эпизод в стиле исходного фильма — с соответствующим освещением, одеждой, цветокоррекцией и монтажным переходом.
воскресенье, 6 сентября 2026 г.
когда задачи решаются на айфончике самостоятельно, а когда отправлябтся на обработку в датацентры
когда задачи решаются на айфончике самостоятельно, а когда отправлябтся на обработку в датацентры
ChatGPT said:
Здесь есть важное уточнение: iPhone 17 Pro не обрабатывает абсолютно всё самостоятельно. Apple построила систему по принципу «сначала устройство, при необходимости — облако».
У iPhone 17 Pro с A19 Pro действительно есть мощный Neural Engine, но 45 TOPS — это не означает, что любая задача Apple Intelligence выполняется локально. Более того, по состоянию на 2026 год Apple прямо описывает архитектуру как сочетание on-device моделей и серверных моделей Private Cloud Compute (PCC).
Как это работает
Упрощённо:
Ваш запрос │ ▼ ┌───────────────┐ │ iPhone 17 Pro│ │ │ │ A19 Pro │ │ NPU │ │ 45 TOPS* │ └───────┬───────┘ │ ┌────────┴────────┐ │ │ хватает мощности нужна большая │ модель ▼ ▼ Обработка PCC на iPhone Apple servers │ │ └────────┬────────┘ ▼ РезультатApple сама описывает механизм именно так: устройство сначала определяет, может ли выполнить запрос локальной моделью. Если нет, оно отправляет необходимые данные в Private Cloud Compute.
Почему Apple вообще старается делать это на телефоне?
Потому что у локальной обработки есть несколько очень серьёзных преимуществ.
1. Данные не покидают телефон.
Например, если система делает сводку ваших сообщений, уведомлений или другой личной информации, Apple может выполнить это непосредственно на устройстве. Apple приводит такие примеры как типичные случаи on-device обработки.
2. Работает без интернета.
Локальная модель может работать даже без соединения с сервером. Apple прямо указывает это как преимущество on-device модели.
3. Очень маленькая задержка.
Нет маршрута:
телефон → интернет → ЦОД → интернет → телефон.
Для голосовой обработки, фотографии, клавиатуры и других быстрых операций это существенно.
4. Экономия инфраструктуры.
Если миллиард устройств выполняет хотя бы часть AI-задач самостоятельно, огромному количеству запросов вообще не требуется серверная мощность.
Но самое интересное — что происходит с тяжёлыми задачами
Представьте два запроса.
Запрос №1
«Убери шум с фотографии».
iPhone может выполнить это локально:
камера → память → GPU/NPU → готовая фотография.
Сервер вообще не нужен.
Запрос №2
«Проанализируй 200 страниц документов, сравни их, рассуждай над противоречиями и подготовь подробный ответ».
Здесь локальная модель может оказаться недостаточной.
Тогда:
iPhone → зашифрованный запрос → Private Cloud Compute → результат → iPhone.
Apple прямо говорит, что для более сложных запросов используются более крупные серверные модели.
А что особенно интересно в 2026 году
Здесь произошли изменения по сравнению с первоначальной концепцией Apple Intelligence.
Изначально Apple представляла Private Cloud Compute как инфраструктуру Apple на собственном Apple Silicon.
Но в июне 2026 года Apple объявила о расширении PCC за пределы собственных дата-центров. Apple сообщила, что для новых нагрузок сотрудничает с Google и NVIDIA и использует Google Cloud для части Apple Intelligence. При этом Apple заявляет, что сохраняет архитектуру конфиденциальности PCC.
То есть сегодня уже нельзя говорить:
«iPhone вообще ничего не отправляет во внешние дата-центры».
Правильнее:
обычные и достаточно лёгкие AI-задачи стараются выполнять на iPhone; более тяжёлые задачи могут передаваться в Private Cloud Compute.
И Apple утверждает, что при такой передаче отправляется только информация, необходимая для выполнения конкретного запроса, а данные после выполнения не сохраняются.
И вот здесь возвращаемся к вашим 45 TOPS
45 TOPS — не означает, что iPhone мощнее или сопоставим с ЦОД.
Это означает примерно:
«В телефоне есть специализированный вычислительный блок, способный выполнять огромное количество определённых AI-операций при очень маленьком энергопотреблении».
Телефон использует эти 45 TOPS для локальной части AI.
А когда задача слишком большая, используется сервер.
Причём Apple описывает серверную инфраструктуру PCC как распределённую систему: для некоторых запросов inference может распределяться между несколькими SoC, вплоть до восьми узлов в одном ensemble.
Поэтому правильная концепция выглядит не как:
45 TOPS против ЦОД 80 МВт
а как:
45 TOPS на каждом iPhone + огромный вычислительный кластер в облаке.
И именно поэтому Apple может одновременно добиться быстрой локальной обработки, большей автономности и доступа к гораздо более крупным моделям, когда это необходимо.
* И здесь я бы отдельно проверил конкретно цифру 45 TOPS для A19 Pro: Apple в своих официальных технических материалах обычно не раскрывает TOPS так же прямо, как некоторые производители Android-чипов. Если вы видели именно утверждение «A19 Pro = 45 TOPS», пришлите источник/ссылку — я могу разобрать, что именно производитель или источник включил в эти 45 TOPS и насколько корректно сравнивать эту цифру с NPU Snapdragon/MediaTek.
Подписаться на:
Сообщения (Atom)