TRAI запустила платформу для проверки скорости интернета различных провайдеров
Подробнее
The times of India
timesofindia.indiatimes.com

TRAI запустила платформу для проверки скорости интернета различных провайдеров

Регуляторная служба телекоммуникаций Индии (TRAI) в среду представила «Платформу Network Anubhav» — геопространственную аналитическую панель, предназначенную для обработки данных пользовательского тестирования.

Эта платформа объединяет результаты тестов, полученных через приложения MySpeed и MyCall, разработанные TRAI. Она предоставит потребителям, операторам услуг и самой TRAI информацию о различных сетевых параметрах.

Благодаря этой системе пользователи смогут проверять скорость интернета в своем районе, определять, какой оператор обеспечивает самую высокую скорость, а какой — самую низкую. Кроме того, потребители могут использовать платформу для сообщения о спаме и проведения тестов скорости интернета.

Карты, интегрированные в платформу, позволяют проводить геопространственный анализ независимых тестовых поездок в разных местах. Правительственное заявление подчеркнуло, что совокупность этих наборов данных и их геопространственная визуализация дает ценную информацию пользователям о результатах независимых тестов и опыте других пользователей.

TRAI планирует использовать собранные данные для «мониторинга опыта потребителей на основе доказательств и использования этих данных для улучшения производительности сети».

Похожие сюжеты

Регулятор связи Индии Trai предложил структуру управления ИИ и правила подотчетности для телеком-операторов
Подробнее
business-standard.com

Регулятор связи Индии Trai предложил структуру управления ИИ и правила подотчетности для телеком-операторов

Регулятор телекоммуникаций Индии, Trai, в пятницу выпустил проект структуры для ответственного использования искусственного интеллекта (ИИ). Согласно этому проекту, лицензированные организации, действующие в рамках Закона о телеграфе или Телекоммуникационного акта, должны нести ответственность за результаты работы систем ИИ, которые они внедряют, независимо от того, где эти системы были разработаны.

Этот широкий проект, представленный для консультаций, обязывает компании принимать политики ИИ, утвержденные советом директоров, создавать специальные комитеты по управлению и безопасности, а также сообщать регулятору о серьезных инцидентах, связанных с ИИ. Стейкхолдерам предоставляется возможность оставить комментарии до 27 ноября.

Консультации проводятся на фоне растущей интеграции ИИ в сети для повышения эффективности и в услуги, предлагаемые потребителям. Trai предупреждает, что внедрение ИИ может создать новые риски, если не будет проведена должная проверка перед запуском систем или недостаточный надзор за автономным обучением и системными взаимодействиями.

Регулятор отметил, что такие риски, как непреднамеренная предвзятость, которая может возникнуть в системах ИИ во время обучения и использования, нежелательное поведение моделей, например, дрейф модели, и атаки противника, могут негативно сказаться на устойчивости телекоммуникационной инфраструктуры, особенно ее критических компонентов. Эти риски можно снизить путем соблюдения соответствующих практик управления ИИ.

Индийские поставщики телекоммуникационных услуг, включая Reliance Jio и Bharti Airtel, уже используют ИИ в своих системах в больших масштабах, в основном для идентификации клиентов и предотвращения мошенничества. Глобальные производители сетевого оборудования, такие как Nokia и Ericsson, также интегрируют ИИ в сети, что принимают и индийские операторы.

Предложения Trai включают требование к каждой организации разрабатывать внутреннюю политику ИИ, одобренную ее советом директоров или эквивалентным управляющим органом. Эта политика должна охватывать классификацию рисков, разрешения на развертывание, управление инцидентами, человеческий надзор, управление данными и разрешение жалоб потребителей. Кроме того, регулятор предложил, чтобы все системы ИИ подлежали соответствующему человеческому контролю для снижения рисков согласно заранее определенному механизму.

Телеком-компании и авторизованные организации, использующие ИИ, должны классифицировать свои системы по категориям высокого, среднего и низкого риска, основываясь на их значении для сетевых операций, финансовых и операционных результатов, а также потенциальных последствиях для потребителей.

Важным аспектом является то, что предложения направлены на привлечение организаций к ответственности за результаты работы внедренных систем ИИ, «независимо от того, были ли системы ИИ разработаны внутри, закуплены/аутсорсингованы у третьей стороны или представляют собой комбинацию этих вариантов».

Инциденты, связанные с ИИ, должны быть классифицированы по категориям критической, высокой, умеренной и низкой степени тяжести, при этом обязательное сообщение требуется для инцидентов критической и высокой степени тяжести. Регулятор указал, что «инциденты ИИ критической и высокой степени тяжести должны быть сообщены в TRAI в предписанном формате, порядке и сроки». Хотя регулятор не уточнил, что именно будет считаться критическим, высоким или низким уровнем тяжести, или срок, в течение которого должно происходить обязательное сообщение, телекоммуникационные компании также должны вести централизованные базы данных инцидентов ИИ и жалоб потребителей, связанных с ущербом от ИИ, с механизмами для расследования, смягчения и разрешения.

ByteDance представила персонального помощника разработчика TRAE Bao с памятью между проектами и функциями чата
Подробнее
pandaily.com

ByteDance представила персонального помощника разработчика TRAE Bao с памятью между проектами и функциями чата

AI-продукт ByteDance TRAE выпустил персонального помощника для разработчиков под названием TRAE Bao. Эта функция стала доступна 29 октября. TRAE объявил о запуске через свои официальные каналы и на официальном китайском форуме сообщества.

В отличие от предыдущего формата, когда помощник выполнял одну задачу за сессию, новый инструмент спроектирован таким образом, чтобы отслеживать проекты, задачи и принятые решения разработчика с течением времени.

TRAE объясняет проблему следующим образом: значительная часть времени, которую разработчики тратят с инструментами для кодирования на базе ИИ, уходит не на написание кода, а на детализацию проектов, распределение задач и переключение между рабочими сессиями. При каждой новой задаче приходится заново объяснять технический стек, предысторию проекта и ранее принятые решения. Сложные требования необходимо вручную разбивать, отслеживать между сессиями и затем собирать воедино.

Помощник использует двухслойную архитектуру. Глобальный помощник отвечает за координацию и хранение памяти между различными проектами. Он способен анализировать прошлые задачи, диалоги и результаты работы разработчика, извлекая при этом повторно используемые решения и ограничения. Когда разработчик начинает новую работу и обозначает цель, глобальный помощник автоматически подгружает соответствующий контекст, изучив опыт из более ранних проектов.

Проектный помощник, напротив, фокусируется на одном проекте за раз. Работая в рамках контекста этого конкретного проекта, он делит сложную потребность на ряд выполнимых задач, запускает подзадачи параллельно, интегрирует их и подводит итоги. Согласно описанию TRAE, роль разработчика в этом процессе смещается в сторону получения отчетов и принятия решений.

В настольном приложении TRAE доступ к глобальному помощнику осуществляется через специальную точку входа, тогда как создание или открытие проекта активирует помощника уровня проекта. Глобальный помощник может быть интегрирован с мессенджерами, такими как Feishu и WeChat, позволяя разработчикам отправлять ему задания и получать обновления о ходе работы, не открывая при этом клиентское приложение.

Существуют определенные ограничения: текущая версия поддерживает только локальные задачи. TRAE сообщил, что поддержка облачных задач и мобильных устройств появится в будущих обновлениях. Пользователи на официальном форуме отмечают, что функция внедряется постепенно, сначала появившись в китайской версии, и что в настоящее время используется автоматический выбор модели без возможности ручной настройки.

Этот запуск добавляет TRAE к растущей группе настольных агентов, которые позволяют пользователям передавать работу с телефона или чат-приложения и поддерживать долгосрочную память между сессиями.

OpenAnolis разрабатывает Anolis OS 27 в агентном формате, в то время как Alibaba Cloud утверждает, что агенты пишут 95% нового кода
Подробнее
pandaily.com

OpenAnolis разрабатывает Anolis OS 27 в агентном формате, в то время как Alibaba Cloud утверждает, что агенты пишут 95% нового кода

Сообщество OpenAnolis занимается разработкой следующей версии своего дистрибутива Linux, Anolis OS 27, используя подход, который они называют агентным. При этом различные искусственные агенты берут на себя функции выбора пакетов и исправлений, проверки кода и обратного переноса патчей.

Ма Тао, председатель сообщества OpenAnolis и руководитель отдела базового программного обеспечения в Alibaba Cloud, представил этот план на Форуме по видению ИИ GOSIM в Чжухае в этом месяце. Он также поделился данными своей команды, согласно которым 95 процентов нового кода в команде базового программного обеспечения Alibaba Cloud генерируется именно агентами.

Цель, заявленная для OpenAnolis, заключается в том, чтобы ускорить инженерные процессы на протяжении всего жизненного цикла операционной системы — от разработки и обслуживания до эксплуатации и управления — в десять раз. Ма Тао отметил, что в будущем агенты потенциально смогут самостоятельно создавать полноценную операционную систему, и отрасль должна принять эту тенденцию. Оба этих показателя относятся к Alibaba Cloud.

Ма Тао выступал на вступительной круглом столе форума под названием «Корни: открытое ПО как основа в агентскую эпоху». Модератором выступил сопредседатель LF AI and Data Generative AI Commons, и в дискуссии приняли участие руководители Rust Foundation, OpenUK, OpenCV и Пекинской академии искусственного интеллекта. Панель обсуждала вопросы управления, подотчетности кода и глобального сотрудничества в условиях, когда ИИ начинает подавать и проверять код, изменяя состав участников проектов с открытым исходным кодом.

Ма Тао описал два направления работы. Первое — создание базовой операционной системы для агентов. В этой концепции ОС выходит за рамки простого менеджера ресурсов; она становится инфраструктурой, которая связывает вычислительные мощности, модели, инструменты и приложения. Согласно данным, представленным на конференции Apsara 2026, Агентная ОС от Alibaba Cloud снижает использование токенов более чем на 30 процентов и удваивает плотность развертывания песочниц, благодаря настройке на уровне системы для краткосрочных агентских песочниц и частого создания процессов. Проект ANOLISA от OpenAnolis позиционируется как среда выполнения для каждого агента.

Второе направление — сама Anolis OS 27. Сообщество выложило в открытый доступ монорепозиторий Anolis OS 27, который представляет собой единый репозиторий Git, содержащий большое количество пакетов. OpenAnolis описывает это как метод проектирования дистрибутива, созданный для совместной работы людей-поддерживающих и ИИ-агентов, что позволяет другим командам изучать и использовать его.

Anolis OS разрабатывается совместно с компаниями, университетами и научно-исследовательскими институтами, и она служит вышестоящим сообществом для Alibaba Cloud Linux.

Популярное