Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Launchpad
Будьте готовы к следующему крупному токен-проекту
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Еще
Google разработала «аналог Pied Piper» для восьмикратного ускорения вычислений в нейросетях - ForkLog: криптовалюты, ИИ, сингулярность, будущее
Исследовательское подразделение Google представило TurboQuant — алгоритм сжатия памяти для искусственного интеллекта. Пользователи сравнили разработку с технологией стартапа Pied Piper из сериала «Кремниевая долина».
TurboQuant кратно снижает требования к ресурсам для работы больших языковых моделей и систем векторного поиска
Искусственный интеллект оперирует сложными многомерными массивами, хранящими информацию о словах или изображениях. Эти данные занимают много места в кэше и замедляют генерацию ответов. Традиционные методы сжатия требуют хранения дополнительных переменных, что часто нивелирует пользу от оптимизации.
TurboQuant решает проблему перерасхода памяти с помощью двух механизмов. Первый алгоритм переводит векторы в полярную систему координат и сжимает основной объем данных. Второй работает как математический контролер, используя всего один бит памяти для устранения остаточных скрытых ошибок.
Генеральный директор Cloudflare Мэттью Принс сравнил алгоритм с достижениями китайской модели DeepSeek, которая ранее продемонстрировала высокую эффективность при минимальных затратах на оборудование.
Разработчики проверили технологию на открытых моделях Llama, Gemma и Mistral. Алгоритм сжал кэш до трех бит без потери качества ответов. Потребление памяти сократилось минимум в шесть раз, а скорость вычислений на графических ускорителях H100 выросла в восемь раз.
Инновация не требует дополнительного обучения нейросетей. По заверениям корпорации, технологию внедрят в поисковые алгоритмы и собственные ИИ-продукты, включая Gemini. Публичная презентация проекта состоится на профильных конференциях ICLR и AISTATS в 2026 году.
Напомним, 25 марта Google раскрыла свои планы по переходу на постквантовую криптографию.