Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN
Post #9421
26.2K
Мы
Не отрицайте
Не отрицайте
- 😁 567
- ❤ 81
- 🔥 31
- 💯 21
- 🫡 5
- 👍 4
- ☃ 2
- 🤯 2
- 🍾 2
- 🆒 1
Channel ✦ Verified Channel
DA Data Secrets
@data_secrets
- Subscribers
- 94.4K
- Photos
- 7.5K
- Videos
- 879
- Links
- 3.4K
Showing posts older than #9422 · Back to latest
Older Posts 19 shown
Post #9420
26.7K
Обновленная GPT‑5.5‑Cyber обошла Mythos на поиске уязвимостей в коде
openai.com/index/daybreak-securing-the-world/
OpenAI объявили, что выводят модель из превью, и теперь партнерам и отдельным кибербезопасникам будет доступна полная версия GPT-5.5-Cyber.
На CyberGym – основном крупном бенче по работе с уязвимостями – модель набрала 85.6%. Mythos на нем же набирает 83.8%.
Самое интересное, что в списке партнеров, которым предоставляется модель, фигурируют не только американские компании. Наверное, правительство США должно это ограничить, как и в случае с Anthropic. Правда? Правда же?…
openai.com/index/daybreak-securing-the-world/
OpenAI объявили, что выводят модель из превью, и теперь партнерам и отдельным кибербезопасникам будет доступна полная версия GPT-5.5-Cyber.
На CyberGym – основном крупном бенче по работе с уязвимостями – модель набрала 85.6%. Mythos на нем же набирает 83.8%.
Самое интересное, что в списке партнеров, которым предоставляется модель, фигурируют не только американские компании. Наверное, правительство США должно это ограничить, как и в случае с Anthropic. Правда? Правда же?…
- 😁 335
- 🤯 35
- 🔥 21
- 👍 12
- ❤ 6
- ☃ 4
- 👌 4
- 🍾 2
- 🍓 1
- 🤗 1
Post #9418
22.7K
Два твита == минус 250 миллиардов долларов
После того, как о своем уходе из DeepMind в OpenAI и Anthropic объявили два ключевых сотрудника (Ноам Шазир и Джон Джампер) акции компании упали аж на 6%. Это один из худших дней акций Alphabet за последний год.
F 😐
После того, как о своем уходе из DeepMind в OpenAI и Anthropic объявили два ключевых сотрудника (Ноам Шазир и Джон Джампер) акции компании упали аж на 6%. Это один из худших дней акций Alphabet за последний год.
F 😐
- 😁 165
- 🤯 16
- ❤ 14
- 🐳 5
- 👍 3
- 🔥 3
- 💯 3
- 😎 3
- 🏆 1
Post #9417
23.9K
Интересно. Google DeepMind заключили партнерство с киностудией A24
Это та студия, которая выпустила «Марти Великолепный», «Все везде и сразу» и «Закулисье реальности».
Google вкладывают в них 75 миллионов долларов и объявили, что будут вместе заниматься разработкой ИИ-технологий для всех этапов производства кино.
Ждем Gemini Omni Pro…
Это та студия, которая выпустила «Марти Великолепный», «Все везде и сразу» и «Закулисье реальности».
Google вкладывают в них 75 миллионов долларов и объявили, что будут вместе заниматься разработкой ИИ-технологий для всех этапов производства кино.
Ждем Gemini Omni Pro…
- ❤ 128
- 👍 34
- 🔥 23
- 🗿 8
- 🤯 6
- ☃ 3
- 🍾 2
- 🆒 1
Post #9416
23K
Data Secrets Sakana AI выпустили в общий доступ систему оркестрации агентов Fugu. В некоторых конфигурациях она превосходит Fable 5. Sakana Fugu была анонсирована еще в апреле, мы подробно о ней писали вот тут: t.me/data_secrets/9104. Два месяца система провела в бете…
⚡️ Обновления в DS Lab API: Fugu Ultra и новые цены
➖ Добавили Sakana Fugu Ultra. Модели пока нет даже на OpenRouter. Цена: 500 ₽ / 3000 ₽ за 1M входных и выходных токенов.
➖ Снизили цены на DeepSeek V4 Pro. Теперь 43 ₽ / 87 ₽ вместо 191 ₽ / 382 ₽ за 1M входных и выходных токенов.
➖ До 1 июля DeepSeek V4 Flash доступна на 50% дешевле официальных цен. Стоимость составляет 4 ₽ / 8 ₽ за 1M входных и выходных токенов.
Пробуйте: dslab.tech/ai
➖ Добавили Sakana Fugu Ultra. Модели пока нет даже на OpenRouter. Цена: 500 ₽ / 3000 ₽ за 1M входных и выходных токенов.
➖ Снизили цены на DeepSeek V4 Pro. Теперь 43 ₽ / 87 ₽ вместо 191 ₽ / 382 ₽ за 1M входных и выходных токенов.
➖ До 1 июля DeepSeek V4 Flash доступна на 50% дешевле официальных цен. Стоимость составляет 4 ₽ / 8 ₽ за 1M входных и выходных токенов.
Пробуйте: dslab.tech/ai
- ❤ 53
- 👍 31
- 🤯 11
- 🔥 9
- 🤨 7
- 🗿 5
- 🤩 2
- 🕊 1
- 🎄 1
Post #9415
26K
Потокенмаксили и хватит?
- 😁 286
- 😎 16
- 🔥 9
- ❤ 6
- 🕊 2
- 🍓 2
- 👍 1
- 😍 1
- 💯 1
Post #9414
26.9K
Sakana AI выпустили в общий доступ систему оркестрации агентов Fugu. В некоторых конфигурациях она превосходит Fable 5.
Sakana Fugu была анонсирована еще в апреле, мы подробно о ней писали вот тут: t.me/data_secrets/9104. Два месяца система провела в бете, и вот, наконец, ей можно свободно пользоваться.
https://sakana.ai/fugu/
Сама по себе Fugu является небольшой языковой моделью, которая обучена вызывать другие LLM. То есть вместо того чтобы вручную прописывать механизмы, роли и рабочие процессы моделей (как это обычно делают), Sakana обучили модельку, которая хорошо умеет решать, кого вызвать, в какой роли и с какими подзадачами – и делает это адаптивно под конкретный запрос. Если интересно закопаться в механику, то почитайте вот эти две статьи: Trinity и Conductor.
По поводу оплаты. Если вы используете обычный Fugu, то платите только за одну используемую топовую модель, . Fugu Ultra – тот самый, который обгоняет Fable и Mythos – стоит $5/$30 за миллион input/output. Плюс есть подписки.
В общем-то, довольно демократично. Ну и бенчмарки красивые. Надо пробовать.
Sakana Fugu была анонсирована еще в апреле, мы подробно о ней писали вот тут: t.me/data_secrets/9104. Два месяца система провела в бете, и вот, наконец, ей можно свободно пользоваться.
https://sakana.ai/fugu/
Сама по себе Fugu является небольшой языковой моделью, которая обучена вызывать другие LLM. То есть вместо того чтобы вручную прописывать механизмы, роли и рабочие процессы моделей (как это обычно делают), Sakana обучили модельку, которая хорошо умеет решать, кого вызвать, в какой роли и с какими подзадачами – и делает это адаптивно под конкретный запрос. Если интересно закопаться в механику, то почитайте вот эти две статьи: Trinity и Conductor.
По поводу оплаты. Если вы используете обычный Fugu, то платите только за одну используемую топовую модель, . Fugu Ultra – тот самый, который обгоняет Fable и Mythos – стоит $5/$30 за миллион input/output. Плюс есть подписки.
В общем-то, довольно демократично. Ну и бенчмарки красивые. Надо пробовать.
- ❤ 81
- 👍 36
- 🔥 16
- 😁 8
- 🗿 4
- 🍾 3
- ⚡ 2
- 🤯 1
- 💯 1
Post #9413
28.4K
Феномен GLM-5.2
Кажется, Z.ai – это новый DeepSeek. По крайней мере, их свежая модель GLM-5.2 навела не меньше шума, чем R1 в свое время.
Это реально опенсорс нового уровня: на арене модель обошла Opus 4.8 на кодинге, а на Design Arena (приготовьтесь) забрала первое место у Claude Fable 5.
Плюсом контекст до 1М токенов и отличные показатели при работе с длинными многошаговыми задачами.
Три варианта, как попробовать модель:
1. Если вдруг вы – обладатель 8хH100, то можете запустить локально, веса лежат вот тут под лицензией MIT.
2. В чате chat.z.ai, но только по подписке GLM Coding Plan.
3. Самый простой и дешевый вариант: в API. В нашем сервисе DS Lab API цена на GPM-5.2 прямо сейчас снижена в два раза, до 25 июня она ниже, чем у официального провайдера. Пользуйтесь: dslab.tech/ai/models/llm/glm-5.2
Кажется, Z.ai – это новый DeepSeek. По крайней мере, их свежая модель GLM-5.2 навела не меньше шума, чем R1 в свое время.
Это реально опенсорс нового уровня: на арене модель обошла Opus 4.8 на кодинге, а на Design Arena (приготовьтесь) забрала первое место у Claude Fable 5.
Плюсом контекст до 1М токенов и отличные показатели при работе с длинными многошаговыми задачами.
Три варианта, как попробовать модель:
1. Если вдруг вы – обладатель 8хH100, то можете запустить локально, веса лежат вот тут под лицензией MIT.
2. В чате chat.z.ai, но только по подписке GLM Coding Plan.
3. Самый простой и дешевый вариант: в API. В нашем сервисе DS Lab API цена на GPM-5.2 прямо сейчас снижена в два раза, до 25 июня она ниже, чем у официального провайдера. Пользуйтесь: dslab.tech/ai/models/llm/glm-5.2
- ❤ 155
- 🔥 68
- 🤯 36
- 👍 18
- 🗿 13
- 😁 10
- 😎 7
- 🤔 6
- 🎄 4
- ⚡ 2
- 😍 1
Post #9412
27.1K
Директор робостартапа Figure AI объявил, что они произвели столько роботов, что их количество превзошло количество людей в компании 😐
Интересно, они Терминатора вообще смотрели?
Интересно, они Терминатора вообще смотрели?
- 😁 127
- 🗿 18
- ❤ 11
- 🔥 8
- 👍 6
- 🍓 3
- 💯 2
- ☃ 1
Post #9411
27.1K
Data Secrets Один из самых мощных и известных ученых Google DeepMind Ноам Шазир ушел в OpenAI Ноам – настоящий ветеран Google: он пришел в компанию в 2000 году и работал над ранними поисковыми системами, включая AdSense. В 2017 он стал одним из соавторов легендарной статьи…
Директор DeepMind Technologies ушел работать в Anthropic
Из Google уходит вторая легенда за два дня – Джон Джампер.
Это человек, который создал AlphaFold и в 2024 получил за это Нобелевскую премию вместе с Демисом Хассабисом и Дэвидом Бейкером. Ему, кстати, всего 39, он один из самых молодых обладателей Нобелевки.
Чем конкретно он займется в Anthropic, и кто встанет на его место в DeepMind – пока непонятно, но это однозначно крупнейшая потеря для Google
Из Google уходит вторая легенда за два дня – Джон Джампер.
Это человек, который создал AlphaFold и в 2024 получил за это Нобелевскую премию вместе с Демисом Хассабисом и Дэвидом Бейкером. Ему, кстати, всего 39, он один из самых молодых обладателей Нобелевки.
Чем конкретно он займется в Anthropic, и кто встанет на его место в DeepMind – пока непонятно, но это однозначно крупнейшая потеря для Google
- 🔥 52
- 🤯 43
- 🗿 10
- ❤ 9
- 🍾 5
- 😎 4
- ⚡ 3
- 👨💻 3
- 🎄 3
- 🤨 2
Post #9410
25.4K
Spotlight на ICML: ускоряем графовые нейросети
Начинается ежегодный марафон по чтению статей с ICML 2026, которая в этом году пройдет 6-11 июля. Приятно, что попадается много инженерных статей с практическими результатами.
Среди таких – работа Яндекса и ШАДа. Она получила статус Spotlight: это статьи, которым программный комитет дал самые высокие оценки. Таких работ на конференции всего 536, 2.2% от всех поданных заявок.
В статье исследователи из Yandex Research, команд ML-инфраструктуры и инференса и студенты ШАД работали над ускорением Graph Neural Networks. Дело в том, что вычисления на графах неэффективно ложаться на парадигму GPU-вычислений, данные лежат в памяти неравномерно, и поэтому видеокарта значительную часть времени ждет загрузки данных вместо того, чтобы выполнять вычисления, которые представляют собой достаточно простые операции. Как раз из-за этого скорость работы ограничена чтением и записью данных, и грамотная работа с GPU-памятью — это главный источник ускорения таких операций.
Авторы атакуют именно это узкое место, фактически минимизируя лишние перемещения данных между памятью и вычислительными блоками GPU. Также авторы переносят часть алгоритмов на тензорные ядра, что позволяет ускорится на графах с большой плотностью.
Они разработали новые готовые GPU-кернелы для популярных семейств графовых нейросетей, и добились потрясающего ускорения в 3–10 раз в зависимости от архитектуры. Потребление памяти в отдельных сценариях сокращается более чем на порядок.
Поздравляем команду с заслуженным Spotlight и прекрасной работой!
Статья уже доступна на arXiv, а код выложили вот здесь.
Начинается ежегодный марафон по чтению статей с ICML 2026, которая в этом году пройдет 6-11 июля. Приятно, что попадается много инженерных статей с практическими результатами.
Среди таких – работа Яндекса и ШАДа. Она получила статус Spotlight: это статьи, которым программный комитет дал самые высокие оценки. Таких работ на конференции всего 536, 2.2% от всех поданных заявок.
В статье исследователи из Yandex Research, команд ML-инфраструктуры и инференса и студенты ШАД работали над ускорением Graph Neural Networks. Дело в том, что вычисления на графах неэффективно ложаться на парадигму GPU-вычислений, данные лежат в памяти неравномерно, и поэтому видеокарта значительную часть времени ждет загрузки данных вместо того, чтобы выполнять вычисления, которые представляют собой достаточно простые операции. Как раз из-за этого скорость работы ограничена чтением и записью данных, и грамотная работа с GPU-памятью — это главный источник ускорения таких операций.
Авторы атакуют именно это узкое место, фактически минимизируя лишние перемещения данных между памятью и вычислительными блоками GPU. Также авторы переносят часть алгоритмов на тензорные ядра, что позволяет ускорится на графах с большой плотностью.
Они разработали новые готовые GPU-кернелы для популярных семейств графовых нейросетей, и добились потрясающего ускорения в 3–10 раз в зависимости от архитектуры. Потребление памяти в отдельных сценариях сокращается более чем на порядок.
Поздравляем команду с заслуженным Spotlight и прекрасной работой!
Статья уже доступна на arXiv, а код выложили вот здесь.
- 👍 122
- ❤ 37
- 🔥 26
- 👌 5
- 😁 4
- 😍 4
- 🗿 3
- 🍓 2
- 🤔 1
Post #9409
24.6K
Amazon внезапно отказался выпускать почти доснятый фильм про Сэма Альтмана
Речь про ту самую картину под названием Artificial про увольнение Сэма осенью 2023, в которой Альтмана играет Эндрю Гарфилд, а Илью Суцкевера – Юра Борисов. Изначально фильм снимался в партнерстве с Amazon, но те сначала откладывали выпуск, а теперь и вовсе разорвали контракт.
Забавное совпадение: Amazon отказались от выпуска фильма сразу после того как компания заключила с OpenAI крупную сделку на 50 миллиардов долларов.
Свой отказ они, фактически, не объяснили, заявив просто, что фильм «больше подойдет другому дистрибьютору».
Речь про ту самую картину под названием Artificial про увольнение Сэма осенью 2023, в которой Альтмана играет Эндрю Гарфилд, а Илью Суцкевера – Юра Борисов. Изначально фильм снимался в партнерстве с Amazon, но те сначала откладывали выпуск, а теперь и вовсе разорвали контракт.
Забавное совпадение: Amazon отказались от выпуска фильма сразу после того как компания заключила с OpenAI крупную сделку на 50 миллиардов долларов.
Свой отказ они, фактически, не объяснили, заявив просто, что фильм «больше подойдет другому дистрибьютору».
- 😁 268
- ❤ 17
- ⚡ 3
- 🔥 1
- 🤔 1
- 😍 1
- 🍓 1
Post #9408
24K
Data Secrets От 30 до 50% инженеров из ключевых продуктовых команд Meta* теперь размечают данные Повальное число экспертов компании на этой неделе перевели во внутренний отдел ADO (Agent Data Optimisation), где они занимаются разметкой. Например, просматривают репозитории…
Работа в бигтехе, ожидание и реальность
- 😁 342
- 👍 13
- ❤ 7
- 💯 7
- 🔥 4
- ⚡ 2
- 🤯 2
- 🎉 2
- 👨💻 1
- 🫡 1
Post #9407
24.4K
1 июля в Москве пройдет большое мероприятие для всех, кому интересны рекомендательные системы и персонализация
Команда AI VK собирает на митап инженеров и исследователей, чтобы подробно обсудить технологии для рекомендательных систем в продуктах с многомиллионной аудиторией. В программе:
➖ Доклады о трансформерных моделях и LLM-агентах для поиска и рекомендаций.
➖ Рассказ о том, как внедряются технологии в продукты с помощью единой Discovery-платформы.
➖ Презентация нового исследовательского направление в команде, AI VK Research, и проектов в области генеративных рекомендаций, графовых моделей, а также AI-инфраструктуры.
➖ Неформальное общение с лидерами, исследователями и разработчиками AI VK.
Отличный шанс за один вечер собрать в голове актуальную картину мира рекомендательных систем и понять, что реально работает, куда движется индустрия и как все это выглядит в больших продуктах на практике.
1 июля, ДК «Кристалл» в Москве.
Регистрация – здесь
Команда AI VK собирает на митап инженеров и исследователей, чтобы подробно обсудить технологии для рекомендательных систем в продуктах с многомиллионной аудиторией. В программе:
➖ Доклады о трансформерных моделях и LLM-агентах для поиска и рекомендаций.
➖ Рассказ о том, как внедряются технологии в продукты с помощью единой Discovery-платформы.
➖ Презентация нового исследовательского направление в команде, AI VK Research, и проектов в области генеративных рекомендаций, графовых моделей, а также AI-инфраструктуры.
➖ Неформальное общение с лидерами, исследователями и разработчиками AI VK.
Отличный шанс за один вечер собрать в голове актуальную картину мира рекомендательных систем и понять, что реально работает, куда движется индустрия и как все это выглядит в больших продуктах на практике.
1 июля, ДК «Кристалл» в Москве.
Регистрация – здесь
- 😁 49
- 🗿 29
- ❤ 7
- 👍 6
- 🔥 2
- 🤯 1
- 😍 1
- 🏆 1
- 🍓 1
- 🎄 1
Post #9406
28.5K
От 30 до 50% инженеров из ключевых продуктовых команд Meta* теперь размечают данные
Повальное число экспертов компании на этой неделе перевели во внутренний отдел ADO (Agent Data Optimisation), где они занимаются разметкой. Например, просматривают репозитории, сгенерированные ИИ, и дают обратную связь для RLHF.
Больше всего пострадали кибербезопасники и инженеры из инфраструктурных и продуктовых команд. В общей сложности сейчас примерно каждый пятый или шестой инженер в компании занимается разметкой на фул-тайм.
Повальное число экспертов компании на этой неделе перевели во внутренний отдел ADO (Agent Data Optimisation), где они занимаются разметкой. Например, просматривают репозитории, сгенерированные ИИ, и дают обратную связь для RLHF.
Больше всего пострадали кибербезопасники и инженеры из инфраструктурных и продуктовых команд. В общей сложности сейчас примерно каждый пятый или шестой инженер в компании занимается разметкой на фул-тайм.
- 😁 211
- 🤯 97
- 🫡 22
- ❤ 15
- 😎 3
- 👍 2
- 😍 2
- 🤔 1
- 💯 1
- 🏆 1
Post #9405
24.5K
Ян Лекун снова раскритиковал Илона Маска
Слов он вообще не пожалел: назвал стартап xAI провалом и сказал, что у Маска с ИИ все закончится крахом, потому что уже сейчас тот не может полноценно конкурировать с ведущими лабами.
Кроме того, Илон «проявляет слабость», сдавая свои дата-центры Colossus конкурентам (Anthropic и Google). Лекун считает, что это единственный способ покрыть расходы.
Лекун также заявил, что Илон не сможет привлекать топ-таланты, потому что с прошлой командой он поступил «плохо» (это, видимо, про то, что все 11 сооснователей xAI, кроме Маска, покинули компанию).
Ответку ждем?
Слов он вообще не пожалел: назвал стартап xAI провалом и сказал, что у Маска с ИИ все закончится крахом, потому что уже сейчас тот не может полноценно конкурировать с ведущими лабами.
Кроме того, Илон «проявляет слабость», сдавая свои дата-центры Colossus конкурентам (Anthropic и Google). Лекун считает, что это единственный способ покрыть расходы.
Лекун также заявил, что Илон не сможет привлекать топ-таланты, потому что с прошлой командой он поступил «плохо» (это, видимо, про то, что все 11 сооснователей xAI, кроме Маска, покинули компанию).
Ответку ждем?
- 😁 171
- 🗿 11
- ❤ 8
- 💯 5
- 👍 4
- 🍾 3
- 💘 3
- 🤔 2
- 👏 1
- 🕊 1
Post #9404
29K
Claude смог полностью автономно управлять робопсом
Мы все ближе и ближе к миру из научно-фантастических романов. Anthropic запустили эксперимент, в котором Claude Opus 4.7 должен был самостоятельно подключиться к роботу, разобраться со всеми датчиками и камерами, написать код для управления и научить пса автономно приносить мячик.
Показательно, что еще недавно, в 2024, в стартапе запускали похожий проект. Тогда они собрали две команды сотрудников, которые не разбирались в робототехнике, дали обеим робо-собаку и ту же задачу научить ее приносить мяч. При этом одна команда могла пользоваться Claude, а вторая нет. Первая, конечно же, справилась быстрее.
Сам Claude решить задачу в то время не мог и застревал уже на этапе подключения к роботу.
Теперь же, абсолютно без помощи человека, агент выполнил весь набор задач примерно в 20 раз быстрее, чем лучшая команда людей из прошлой версии эксперимента. Прошло менее двух лет.
И, кстати, обратите внимание: перед нами снова пример, когда автономный ИИ обучает другую автономную систему. Только теперь это уже физический мир.
www.anthropic.com/research/project-fetch-phase-two
Мы все ближе и ближе к миру из научно-фантастических романов. Anthropic запустили эксперимент, в котором Claude Opus 4.7 должен был самостоятельно подключиться к роботу, разобраться со всеми датчиками и камерами, написать код для управления и научить пса автономно приносить мячик.
Показательно, что еще недавно, в 2024, в стартапе запускали похожий проект. Тогда они собрали две команды сотрудников, которые не разбирались в робототехнике, дали обеим робо-собаку и ту же задачу научить ее приносить мяч. При этом одна команда могла пользоваться Claude, а вторая нет. Первая, конечно же, справилась быстрее.
Сам Claude решить задачу в то время не мог и застревал уже на этапе подключения к роботу.
Теперь же, абсолютно без помощи человека, агент выполнил весь набор задач примерно в 20 раз быстрее, чем лучшая команда людей из прошлой версии эксперимента. Прошло менее двух лет.
И, кстати, обратите внимание: перед нами снова пример, когда автономный ИИ обучает другую автономную систему. Только теперь это уже физический мир.
www.anthropic.com/research/project-fetch-phase-two
- 👍 177
- 🤯 55
- ❤ 47
- 🔥 15
- 🤔 8
- 😁 7
- ☃ 6
- 😍 3
- 🆒 1
Post #9403
26.3K
СМИ сообщают, что Белый Дом потребовал от Anthropic «полностью устранить возможность любых джейлбрейков модели» для восстановления доступа
Да, именно в такой формулировке 😐😐😐
Нагляднее демонстрации того, что судьбу ИИ решают люди, абсолютно ничего в нем не понимающие, и не придумаешь
Да, именно в такой формулировке 😐😐😐
Нагляднее демонстрации того, что судьбу ИИ решают люди, абсолютно ничего в нем не понимающие, и не придумаешь
- 😁 341
- 🤯 41
- 👍 36
- 🤨 9
- 🫡 9
- 🐳 5
- 🔥 2
- ❤ 1
- 🎉 1
- 🍓 1
Post #9401
25.9K
Аналитики посчитали реальную энергоэффективность российских дата-центров на примере Яндекса — данные за прошлый год опубликовали в свежем отчете компании об устойчивом развитии.
Главная метрика тут — PUE (Power Usage Effectiveness), она показывает отношение всей потребляемой ДЦ энергии к той части, что идет чисто на работу серверов. Идеальный показатель — 1.0, а среднемировое значение сейчас болтается на уровне 1.54.
У крупнейших ДЦ Яндекса по итогам 2025 года этот коэффициент составил 1.12 PUE. На цифрах это значит, что инфраструктура тратит на охлаждение и вспомогательные системы в 1,4 раза меньше энергии, чем в среднем по миру.
Главная метрика тут — PUE (Power Usage Effectiveness), она показывает отношение всей потребляемой ДЦ энергии к той части, что идет чисто на работу серверов. Идеальный показатель — 1.0, а среднемировое значение сейчас болтается на уровне 1.54.
У крупнейших ДЦ Яндекса по итогам 2025 года этот коэффициент составил 1.12 PUE. На цифрах это значит, что инфраструктура тратит на охлаждение и вспомогательные системы в 1,4 раза меньше энергии, чем в среднем по миру.
- 🔥 125
- 😁 59
- 🗿 21
- ❤ 17
- 👏 11
- 🤓 8
- 👍 6
- 🤨 4
- 🫡 3
- 🎉 2
- ⚡ 1