Впервые системы искусственного интеллекта получили максимальный балл на Международной математической олимпиаде (ММО). Модели, разработанные Huawei и Xiaohongshu, корректно решили все предложенные задачи после завершения испытания человеческими участниками.
Huawei сообщила, что ее система под названием Celia продемонстрировала «всесторонние способности к решению задач» в различных областях математики. Параллельно Xiaohongshu использовала модель dots-note-3.0, которая была представлена на ММО впервые. Компании получили задания только после того, как учащиеся закончили тестирование и отправили свои ответы в установленный организацией срок.
Среди особенностей этого конкурса было участие 666 участников из разных стран, при этом только семь человек-студентов смогли получить максимальный балл. Все участники были младше 20 лет. Стоит отметить, что модели Google и OpenAI достигли золотого уровня в 2025 году, но не получили идеальной оценки.
В своем заявлении Xiaohongshu выразила энтузиазм по поводу этого достижения, заявив, что «достижение идеального балла на ММО чрезвычайно сложно».
Этот результат демонстрирует быстрый прогресс моделей искусственного интеллекта в задачах, требующих многоэтапного анализа и рассуждения. Например, на ММО 2024 года Google получил балл, эквивалентный серебряной медали, решив четыре из шести упражнений теста.
В настоящее время достижение безупречной оценки приближает системы ИИ к уровню производительности лучших студентов конкурса.
Несмотря на заметный прогресс, следует отметить, что модели оценивались в иных условиях, чем участники-люди, поскольку они получили задачи позже и не следовали тем же правилам соревнований. Тем не менее, этот результат служит подтверждением продвижения искусственного интеллекта в областях, традиционно связанных с человеческим мышлением, особенно в математических задачах высокой сложности.
Новое исследование предлагает возможное объяснение загадке Маленьких Красных Точек — интригующих явлений, обнаруженных космическим телескопом Джеймса Уэбба (JWST). Исследователи предполагают, что эти объекты не просто исчезли в ранней Вселенной, а эволюционировали в шаровые скопления — обширные плотные скопления звезд, подобные тем, что находятся в Млечном Пути.
Теория устанавливает аналогию с эволюцией земных динозавров: так же как многие динозавры не вымерли, а дали начало современным птицам, Маленькие Красные Точки могли выжить, превратившись в структуры, сохранившиеся во вселенной современности.
Маленькие Красные Точки привлекли внимание астрономов в 2022 году, когда Джеймс Уэбб начал обнаруживать их в большом количестве на стадии, соответствующей примерно 600 миллионам лет после Большого взрыва. Тайна заключается в том, что эти тела, по-видимому, исчезают до того, как Вселенная достигнет примерно двух миллиардов лет.
Было выдвинуто несколько теорий об их природе, включая возможность того, что это «звезды черных дыр», то есть черные дыры, окруженные обширными облаками газа и пыли. Однако текущее исследование указывает на другой путь: эти объекты могут быть шаровыми скоплениями на стадии формирования, имеющими сверхмассивную звезду в своем ядре.
Этот гипотетический тип звезды имел бы массу от тысячи до десяти тысяч масс Солнца и очень короткий срок жизни, но был бы способен создать внешний вид, схожий с Маленькими Красными Точками, наблюдаемыми телескопом. Джон Чизхолм, руководитель исследования из Техасского университета в Остине (США), заявил, что эти объекты могут быть не просто новой странной популяцией JWST, не связанной с современной вселенной, а могут существовать за пределами ранней вселенной, эволюционируя во что-то более известное.
Чизхолм добавил, что Маленькие Красные Точки могут быть галактиками, содержащими черные дыры или представлять нечто еще более неожиданное, и что их работа показывает, что формирование шаровых скоплений со сверхмассивными звездами должно быть учтено в этих дебатах.
Шаровые скопления обычно расположены в крупных галактиках и способны концентрировать миллионы древних звезд в чрезвычайно компактных областях. Например, в Млечном Пути находится не менее 150 таких скоплений. Хотя они хорошо изучены, их происхождение остается предметом научных дискуссий.
Даниэль Берг, также из Техасского университета в Остине, отметила, что астрономы обычно наблюдают эти скопления через миллиарды лет эволюции. Она объяснила, что к этому моменту их массивные звезды уже погасли, газ рассеялся, а динамические процессы изменили их массы и структуры, что затрудняет реконструкцию начальных условий их формирования.
Ученые полагают, что звезды внутри шаровых скоплений сформировались примерно в одно и то же время, в ранних стадиях Вселенной, когда космос в основном состоял из водорода, гелия и небольшого количества более тяжелых элементов, которые астрономы называют металлами.
Однако многие из этих звезд демонстрируют своеобразный химический состав. Они имеют высокое содержание гелия и таких элементов, как азот, натрий и алюминий, при этом показывают более низкие уровни углерода, кислорода и магния, чем ожидалось. Майк Бойлан-Колчин, член команды, указал, что этот химический след указывает на экстремальные условия ядерного синтеза.
Он уточнил, что этот особый паттерн сигнализирует о ядерном синтезе при температурах, намного превышающих те, что встречаются в ядрах обычных, даже массивных звезд. Сверхмассивная звезда — это именно тот тип среды, способный создать эту химическую комбинацию.
Согласно модели, предложенной исследователями, эти сверхмассивные звезды возникали в средах чрезвычайно высокой плотности во время формирования первых шаровых скоплений, где часто происходили звездные столкновения и слияния. Несмотря на свой колоссальный размер, их срок службы составлял всего около миллиона лет, ничтожный период по сравнению с 4,6 миллиардами лет жизни Солнца.
Даже при таком коротком существовании эти звезды были способны производить химические элементы, необходимые для обоснования состава, наблюдаемого в шаровых скоплениях. После смерти в сверхновых взрывах эти элементы высвобождались в космос, будучи использованными для создания новых поколений звезд.
Чизхолм заключил, что это также объясняет исчезновение Маленьких Красных Точек. Согласно их модели, сверхмассивная звезда, которая заставляет объект выглядеть как Маленькая Красная Точка, живет недолго; после ее смерти объект может перестать напоминать Маленькую Красную Точку, даже если само скопление сохраняется миллиарды лет.
Помимо химического анализа, команда выявила другие признаки, связывающие Маленькие Красные Точки с шаровыми скоплениями. Распределение этих объектов в ранней Вселенной отражает распределение, наблюдаемое в настоящее время в шаровых скоплениях. Модели эволюции также предполагают, что оценочные массы Маленьких Красных Точек могут естественным образом развиться до масс существующих сегодня шаровых скоплений.
Дополнительным важным фактором является момент возникновения: Маленькие Красные Точки появляются примерно через 600 миллионов лет после Большого взрыва, что совпадает с оценками начала формирования шаровых скоплений. Несмотря на доказательства, исследователи предупреждают, что гипотеза еще не имеет окончательного подтверждения. Бойлан-Колчин заявил, что, хотя нет окончательных доказательств того, что Маленькие Красные Точки являются шаровыми скоплениями, эта идея объяснила бы несколько удивительных и различных наблюдений. Исследование находится в предварительной версии в научном репозитории arXiv, что означает, что его результаты еще не прошли процесс рецензирования.
Вычислительная мощность становится критически важным ресурсом, поскольку технологические гиганты активно стремятся создать и внедрить суперузлы искусственного интеллекта. Этот ажиотаж вызван соревнованиями по увеличению параметров моделей, которые создают беспрецедентный спрос на инфраструктуру.
Компании, включая Huawei, ZTE, H3C и Sugon, соревнуются в создании и развертывании ИИ-суперузлов, масштабируемых от 1024 до 100 тысяч графических процессоров (GPU). Рост требований, обусловленный моделями Kimi K3 и GLM-5, доводит вычислительную емкость до предела. Суперузлы заменили модели в качестве центрального элемента выставки WAIC 2026, поскольку вычислительная способность стала главным ограничивающим фактором в развитии ИИ. Переход от кластеров с 8 карт к кластерам из 100 тысяч карт делает емкость суперузла прямым конкурентным преимуществом; в результате H3C продемонстрировала рост на 58%, а Inspur — на 41% за три недели.
Наиболее очевидное давление спроса наблюдается на переднем крае разработки моделей. Модели GLM-5 от Zhipu AI и Kimi K3 от Moonshot AI, обладающие 2,8 триллионами параметров, были вынуждены повышать цены и ограничивать подписки из-за огромного спроса на инференс. Для развертывания модели K3 требуется конфигурация суперузла с более чем 64 картами GPU, что устанавливает минимальный порог вычислений для передовых моделей. В ответ на это Zhipu приобрела Zhongke Jiahe и построила отечественный центр обработки данных ИИ мощностью 1 ГВт, что привело к росту акций компании на 37% за один день. Математика ситуации показательна: отраслевые участники сообщают о стоимости вычислений в размере примерно 0,80 доллара США на каждый доллар выручки от модели, однако каждый доллар выручки соответствует многократному увеличению мультипликаторов оценки, делая масштаб вычислений основным рычагом роста.
Существующие достижения включают использование Huawei Ascend 950 с 1024 NPU и развернутыми более чем 750 наборами A384, а также ZTE OEX с 128 GPU на шкаф и кластером в 10 тысяч. Sugon представила Dawn 8000 — первую отечественную систему на 100 тысяч карт. H3C занимается строительством фабрики ИИ, способной выдавать 240–300 кВт на тестовую точку. Технологические направления расходятся: Huawei использует запатентованную модель полного стека — от чипа до интерконнекта и охлаждения, что позволяет проводить глубокую оптимизацию между слоями, но требует колоссальных инвестиций в НИОКР. ZTE и ее партнеры предпочитают открытый подход с использованием нескольких чипов, чтобы избежать зависимости от одного производителя и обеспечить гибкость для клиентов. Другие игроки, такие как Moore Threads, Pingtouge и Baidu Kunlun, фокусируются на специфических облачных или вертикальных сценариях, уделяя особое внимание эффективности инференса и экономической производительности. Общая проблема заключается в поддержании целостности системы на уровне архитектуры чипов, интерконнекта, программного стека и операционных инструментов, поскольку преимущества, полученные в одной точке, не могут компенсировать системные пробелы.
Параметры моделей еще не достигли отметки в 2,8 триллиона; прогнозы указывают на достижение 10 триллионов в течение двух лет. Консенсус был однозначен: суперузлы определяют будущее. Компании, которые не смогут обеспечить себе вычислительные мощности в масштабе суперузлов, будут структурно исключены из конкуренции на фронтире ИИ.
Компания CAS Space осуществила очередной запуск ракеты Lijian-1 Y15 24 июля, в ходе которого было выведено на орбиту пять новых спутников. Таким образом, общее количество спутников, доставленных за 15 миссий, достигло 110, обслуживая более 30 клиентов как внутри страны, так и за рубежом. CAS Space установила стабильный ежемесячный график запусков.
Состав полезной нагрузки отражает стратегический акцент компании на интеллектуальных космических вычислениях. Среди них спутник Jitianxing A-04, который был совместно разработан Zhejiang Lab, Yunjian Information, MUSA GPU и другими партнерами. Этот спутник оснащен вычислительной полезной нагрузкой на базе MUSA GPU, бортовым маршрутизатором и терминалом лазерной связи. Он способен развертывать крупномасштабную модель для автономного управления состоянием, самостоятельного планирования миссий, генерации инструкций и обработки данных непосредственно на борту.
Jitianxing A-04 воплощает концепцию трехчастичной вычислительной группировки, объединяющей вычисления в космосе, взаимосвязь спутников и модели на орбите. Кроме того, спутник Chenguang-1 предназначен для проверки новых технологий управления тепловыми режимами и космической энергией для центров обработки данных в космосе. Он несет коммерческие вычислительные серверы и небольшую камеру дистанционного зондирования для проведения экспериментов по бортовым вычислениям.
В области ситуационной осведомленности космического пространства продвинулся спутник Gande-1 01 — первый коммерческий спутник Китая для мониторинга космического мусора. Его разработали Liangxi Aerospace Technology Group и Aotian Technology. Спутник оборудован широкоугольной обзорной камерой и высокоточной камерой измерения, что позволяет эффективно обнаруживать мелкие фрагменты космического мусора. Он также использует несколько новых двигательных установок для обеспечения возможности крупномасштабной коррекции орбиты, поддерживая эксперименты многоорбитального наблюдения и миссии по приближению к мусору.
Бортовой ИИ-компьютер выполняет алгоритмы извлечения звезд и корреляционного позиционирования посредством автономного планирования миссии для регулярного патрулирования, реагирования на чрезвычайные ситуации и быстрого отслеживания. Дополнительно, метеорологический спутник Yinglong Fengguang-1 несет микроволновые и инфракрасные полезные нагрузки для прогнозирования погоды и предупреждения о стихийных бедствиях. Спутник Xiguang-2 03 предоставляет трехдиапазонное инфракрасное зондирование, пригодное для морского, авиационного и сетевого применения.
Главный конструктор Ши Сяонин отметил, что спрос на спутниковый интернет и космические вычисления знаменует переход к масштабируемому развертыванию, управляемому рынком. CAS Space применяет пульсирующее производство и модульные интерфейсы спутников для быстрой адаптации. Завершив 15 запусков, CAS Space входит в число наиболее надежных коммерческих поставщиков услуг запуска в мире.
