🇷🇺 Нижегородская область. Мобильная связь. Развитие сетей. Россия МТС расширила сеть в Богородском районе Нижегородской области За счет строительства новых базовых станций, покрытие сети появилось или улучшено в Арапово, Ушаково, Ченцово, Лакши, Малом и Большом Бедрино, а также в Воронцово. Зона покрытия базовых станций МТС охватывает все семь поселков, включая жилые массивы, прилегающие улицы и подъездные пути, теперь и здесь поддерживается технология VoLTE. «Появление сети в Богородском районе открывает новые возможности - и для повседневной жизни, и для туризма. Для МТС обеспечение цифрового равенства — приоритетная задача: качественная связь должна быть доступна не только в крупных городах, но и в небольших поселках», - отметил директор МТС в Нижегородской области Андрей Белов . Компания МТС регулярно модернизирует существующие и строит новые объекты инфраструктуры, ориентируясь на запросы абонентов и потребности территорий. Так, на прошлой неделе в Павловском районе МТС оптимизировала сеть в деревне Ясенцы, обеспечив стабильный сигнал на всех улицах, а в селе Большое Давыдово установила дополнительную вышку, это позволило полностью покрыть населенный пункт и устранить «белые пятна». ✓ подписаться на tg-канал ART и на канал Бойко про телеком в VK
AbAbloudRealtime
КатегорияOtherЯзыкRUДобавлен06 июл. 2026 г.КачествоПроверен
Подписчики645
Сред. просмотры106
ERR16.4%
Цена-- RUB
Цена / подписчик--
Цена / просмотр--
Метрики обновлены: 07 июл. 2026 г.
Последние посты
(2) Искусственный интеллект. Регулирование искусственного интеллекта. Россия Опасности повышения градуса регулирования ИИ ► Вижу в происходящем опасность бюрократизации процессов, которые дополнительно замедлят прогресс (и без того скромный) в этой области. Вместо того, чтобы заниматься динамичным развитием конкурентоспособных продуктов, разработчикам придется заниматься этим с оглядкой на регулирование, на согласования, соблюдения формальных ограничений. Скорее всего, вырастут затраты бизнеса. Но любые затраты, которые пойдут не на разработку, а на удовлетворение регуляторных требований – это тормоз в развитии конкурентоспособных моделей ИИ. ► Суверенные модели. Наиболее смущающая идея. Обучать модели только на русскоязычных данных это порочная на сегодня идея – таких данных слишком мало, и то, что будет получаться, всегда и заведомо будет слабее зарубежных аналогов, которые обучаются на данных со всего мира или хотя бы большей его части. ► Жесткое регулирование и требования «суверенности» вызовет очередной отток специалистов и бизнесов – которые захотят перенести свои проекты в менее «озабоченные» подобными вопросами юрисдикции. И это – тоже будет ударом по конкурентоспособности. ► Очередное повышение «градуса контроля» за IT. Здесь две стороны: возможное фактическое усугубление и опасения избыточного контроля. Вредно и то, и другое. Опять же, с учетом того фактора, что IT-специалисты востребованы во всем мире и пугать их «контролем» и «ответственностью» – не лучшая идея. Возможный позитив ▷ Сейчас в России нет единых правовых норм для работы в области ИИ. В новом законе вводятся базовые понятия «искусственный интеллект», «большие языковые модели» - то есть это попытка создать систему там, где пока только хаос. Возможно, с этим не нужно торопиться. Возможно, стоит вовремя остановиться – ввести базовые понятия, но не пытаться углубляться в детали. ▷ Если я правильно понимаю, то законопроект переработан с целью смещения фокуса с запретов на поддержку. Даже название теперь «с человеческим лицом»: «О поддержке развития технологии ИИ». Из документа исчез запрет на «трансграничный ИИ», не видно прописанной обязанности обучать модели только на российских данных. ▷ В целом пока что замахнулись только на регулирование больших фундаментальных моделей (от 1 млрд параметров), это означает, что малые и средние проекты (пока что?) смогут развиваться более свободно. ▷ Выделение понятия «суверенная» модель ИИ, само по себе, не является злом, почему бы не поддерживать специалистов, которые стараются создать независимые технологии? ▷ Логичны попытки определить области, где должны использоваться только «суверенные» модели, например, оборона или, может быть, госуправление. Вопросы нацбезопасности никто не отменял. ▷ Сосредоточение полномочий в одном ведомстве логично. Так и ответственные понятнее, и для бизнеса ситуация более предсказуема, глядишь, и регулирование окажется менее противоречивым. ✓ подписаться на tg-канал ART и на канал Бойко про телеком в VK
👽 Искусственный интеллект. Регулирование искусственного интеллекта. Россия Минцифры станет «единым регулятором» ИИ в России Об этом узнали в РБК . Как прокомментировать эту ситуацию? Развитие ИИ в России и без того отстает от того, что мы можем видеть в США и в Китае. А всякое регулирование, как правило, приводит только к замедлению развития процессов, вокруг которых оно выстраивается. Риск забюрократизировать и задушить отрасль на начальном этапе ее развития очень велик. Угроза отставания от мировых лидеров из-за внутренних ограничений - это не надуманная проблема. Происходит ли что-то принципиально новое? В целом - нет, в Минцифры и до этого был департамент развития ИИ и больших данных. Теперь департаментов станет два – один будет отвечать за «развитие», другой – за внедрение ИИ в госсекторе. Минэкономразвития, которое занималось «работой по развитию ИИ» до сих пор, перестанет заниматься этой темой. Каких-то кардинальных изменений пока не произойдет. В целом Минцифры отвечает за направление «Искусственный интеллект» еще с 2022 года. Еще в 2024 году Минэк начали передавать в Минцифры полномочия по руководству федеральным проектом «Искусственный интеллект». Каких-то особых российских успехов в теме развития больших моделей ИИ мы не наблюдаем. «Алисой», впрочем, можно пользоваться в отдельных сценариях, полезность Гигачата для меня пока под вопросом. Впрочем, учитывая отсутствие в стране собственных чипов ИИ, даже такие результаты можно считать достижениями. В Европе на которую мы по-инерции часто оглядываемся, успехи в области ИИ, наверное, скромнее. В Минцифры уже некоторое время разрабатывали законопроект по регулированию ИИ, сейчас он носит название «О поддержке развития технологий ИИ» и регулирует большие модели (не менее, чем с 1 млрд параметром). В проекте вводятся понятия «суверенных и национальных моделей». Первые – которые разработаны полностью самостоятельно, вторые – с использованием открытых решений и даже зарубежных компонентов (например, предобученный Deep Seek, дообученный на российских данных). Пойдет ли дальше по уже обкатанной с видеохостингами и мессенджерами стезе - с попыткой закрытия доступа к зарубежным моделям ИИ под лозунгами «безопасности»? Надеюсь, что нет, поскольку российские модели, если пытаться обучать их только на «суверенных данных» будут более слабыми, чем модели, обучающиеся на больших объемах (и разнообразии) данных. Основное. Важно не то, будет ли регулятор, будет ли он локализован в одном ведомстве - в Минцифры, например, а то, каким он будет. Если будут создаваться документы, носящие только рамочный/рекомендательный характер, если Минцифры станет проводником мер поддержки разработчиков – то и ладно. Но смогут ли чиновники избежать искушения создания бюрократических барьеров и, главное, соблазна тотального контроля и самоизоляции от мира? Разверну аргументацию, чтобы пояснить свою позицию. (..)
🇷🇺 Магаданская область. Мобильная связь. Развитие сетей. Россия МТС улучшила связь в селе Гадля на севере Магаданской области Компания МТС подключила дополнительное телеком-оборудование в эвенкском селе Гадля. Здесь живут порядка 400 человек и расположен крупнейший в регионе рыбоперерабатывающий завод. Как сообщает оператор, покрытие обеспечено на всей территории села, включая многоквартирные жилые дома, малоэтажная жилая застройка, начальная школа-детский сад, дом культуры, библиотека, фельдшерский пункт и аптека. Поддерживается технология VoLTE. «МТС планомерно ведёт работы по улучшению качества связи в Магаданской области. Уже обновлены цифровые сети в посёлках Мальдяк, Палатка, Уптар, Эвенск. Для Севера с его расстояниями это весьма актуально», – рассказал директор МТС в Магаданской области Евгений Никишин . ✓ подписаться на tg-канал ART и на канал Бойко про телеком в VK
🇷🇺 Облачные сервисы. Россия MWS Cloud запустила S3-хранилище для задач машинного обучения MWS Cloud расширила возможности сервиса Object Storage, представив новый «теплый» класс хранения. Он предназначен для сценариев, где критически важны высокая скорость доступа к данным, минимальные задержки и стабильная производительность при работе с большими объемами информации. Новый класс ориентирован на высоконагруженные веб-приложения, проекты в области ИИ и ML, аналитические платформы и системы потоковой обработки данных. MWS утверждает, что по итогам внутреннего тестирования, новый класс хранения на сегодня является самым быстрым решением среди того, что предоставляют крупнейшие российские провайдеры. (Подробнее об этом компания рассказала на своем сайте). По результатам внутренних тестов новый класс хранения демонстрирует скорость передачи данных до 1,8 ГиБ/с (1024^3) при загрузке объектов объёмом 64 МБ и время до получения первого байта (TTFB) около 20 мс. Такие показатели позволяют использовать сервис для задач, требующих быстрого доступа к большим объёмам данных и высокой интенсивности операций чтения и записи. Это важно, например, для проектов в области ИИ и ML, аналитики больших данных, медиасервисов и других ресурсоемких приложений, где скорость чтения и записи влияет на производительность напрямую. В основе решения высокопроизводительные NVMe-накопители. Новый класс хранения совместим с AWS S3 API и поддерживает масштабирование без ограничений по объёму данных и количеству объектов. Пользователям доступны шифрование данных, версионирование объектов и управление их жизненным циклом, а также гибкая настройка прав доступа с помощью IAM-ролей и Bucket Policy. Для повышения отказоустойчивости данные реплицируются между двумя дата-центрами. Оплата сервиса осуществляется по модели pay-as-you-go - только за фактически использованные ресурсы. «Сегодня скорость работы с данными становится одним из ключевых факторов эффективности цифровых сервисов. Особенно это актуально для проектов, связанных с искусственным интеллектом, аналитикой и обработкой больших объёмов информации, где каждая миллисекунда задержки влияет на производительность и стоимость вычислений. Новый "тёплый" класс хранения позволяет получить производительность, сопоставимую с наиболее быстрыми сетевыми дисками, сохранив при этом преимущества работы с объектным хранилищем - бесшовное масштабирование, удобство автоматизации и интеграции с аналитическими системами вроде Lakehouse», - отметил Даниил Пивоваров, CPO MWS Cloud . ✓ подписаться на tg-канал ART и на канал Бойко про телеком в VK