Hirify Feed — your shortcut to what’s next

О@orgprogавтор про «it»

1 нед

Коварная память кодинговых агентов Быстрый рекап. В современных агентах по дефолту включена память, которая работает конкретно для вас. Поэтому со временем появляется ощущение, что оно работает все лучше и лучше. Иногда это приводит к казусам, когда что-то сильно меняется и агент работает по старинке, но если следить за чистотой и регулярно вызывать что-то типа /doctor в клод коде, то все будет норм. Такая схема хорошо работает для конкретного человека, но работает плохо и даже вредит при работе в команде. У каждого человека начинает копиться свой набор правил, который во многом дублируется, но при этом не распространяется на команду и не меняется синхронно при изменении чего-либо. В итоге мы получаем ситуацию, когда у новых людей все работает не так хорошо, а хорошие практики перестают распространятся или делают это медленно и не равномерно. Я в какой-то момент, когда увидел очередное "я понял, сохраню в память", психанул и запретил ему это делать. Он этот запрет тоже положил в память 🙂 Поэтому пришлось закатать рукава и проработать схему запрета в AGENTS.md. Можно сказать, а почему бы не выключить ее совсем? Есть таки таки вещи, где она нужна и где я не хочу сильно думать. Возможно там есть настройка которая позволяет память менять по проектно (щас пост опубликую и проверю) и тогда вопрос может быть решен кардинально. Какой у вас опыт с памятью? Telegram | YouTube | AI Клуб | Внедрение AI

кодинговые агенты память командная работа claude code agents.md

Финансы ИИ Железо акции капитализация фондовый рынок ии полупроводники память

ИИ- и полупроводниковые компании потеряли более $1 трлн за неделю

3@ru3dnewsмедиа / агрегатор

1 нед

Более $1 трлн испарилось за неделю: инвесторы усомнились в устойчивости ИИ-бума За неделю крупнейшие компании ИИ и полупроводникового рынка потеряли более $1 трлн капитализации. Инвесторов напугали растущая стоимость финансирования ИИ-инфраструктуры и риск переизбытка чипов после запуска новых фабрик. Сильнее всего просели акции Samsung, SK hynix, Advantest, ASML и других производителей оборудования и памяти. Дополнительное давление на рынок оказывает возможное повышение ставки ФРС США, из-за которого инфраструктурные проекты станут ещё дороже. #акции #капитализация #фондовыйрынок #ии 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

ИИ- и полупроводниковые компании потеряли более $1 трлн за неделю

акции капитализация фондовый рынок ии полупроводники память

ИИ Технологии atas ziplab генерация видео согласованность память

ATAS — фреймворк для согласованной генерации видео по сценарию

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер

1 нед

ATAS (Any Time, Any Space) Просто атас фреймворк от ziplab для генерации видео по сценарию (шутки за 200). Держит общее состояние мира, чтобы сцены и события оставались согласованными даже в несоседних кадрах. • Скрипт компилируется в запросы на кадры с явными локацией, камерой и временем события • Две памяти: сцена со статической геометрией и события с динамикой по сцене, событию и времени • Перед генерацией достаёт доказательства из памяти, после — реконструирует клип и регистрирует его • Память обновляется только если отзыв и проверка состояния приняли наблюдение • Кадр остается в фильме независимо от того, попал ли он в постоянное состояние Разделение статической геометрии и динамики — ключевое: похожий кадр не подтянется, если он из другого события. Остается сложным точное воспроизведение «действие + состояние» Гитхаб Демо #consistency

atas ziplab генерация видео согласованность память

Наука Железо нейристор нейроморфные устройства диоксид ванадия память электрический ток

Электрический ток меняет память нейристора на основе диоксида ванадия

Х@htech_plusисследователь

1 нед

Исследователи научились менять память нейроморфного устройства электрическим током Группа исследователей из США открыла способ управления процессами формирования и стирания памяти в экспериментальном электронном устройстве: для изменения свойств материала — диоксида ванадия — они использовали электрические токи. Этот «нейристор» имитирует некоторые свойства биологических нейронов. Ученые обнаружили, что могут влиять на то, станет ли процесс переключения более предсказуемым или же вернется в состояние с меньшей предсказуемостью. Открытие поможет создать вычислительное оборудование, которое хранит информацию посредством изменений в своей физической структуре и мгновенно ее использует, когда это необходимо. https://hightech.plus/2026/10/15/issledovateli-nauchilis-menyat-pamyat-neiromorfnogo-ustroistva-elektricheskim-tokom

Электрический ток меняет память нейристора на основе диоксида ванадия

нейристор нейроморфные устройства диоксид ванадия память электрический ток

ИИ IT ии rag llm агенты память исследование

Исследование эффективности памяти ИИ-агентов: извлечение фактов против поиска сырых реплик

D@dealerAIAI-инженер

1 нед

🔬 Search или extract? Новое исследование о памяти ИИ-агентов и decision models. В сообществе разработчиков ИИ-агентов давно спорят: что лучше для долговременной памяти - извлекать факты из диалога с помощью LLM или просто хранить и искать нужные сырые реплики? Новый препринт даёт логичный ответ - выбор зависит от бюджета на контекст. Со своей стороны изначально знал, что трек RAG и память в нашей работе пересечется (и так оно у нас и вышло). Мы вели разработку как extract методов подобно mem0, так и memory RAG с поиском по заметкам или сырым диалогам. Закономерно, что jev like модель, как развитие поиска (в лице выбора и ранжирования) станет хорошим дополнением для темы памяти. Но вернёмся к статье... 📊 Суть эксперимента Авторы сравнили подходы на диалоговых бенчмарках LoCoMo и LongMemEval: • Turns + Jev - выбираем лучшие сырые реплики за один вызов Jev. • engram v2 - система извлечения фактов, где LLM извлекает факты, Jev управляет ими (ранжирует/выбирает). •Turns + cosine (базовое ранжирование). •Turns + LLM (LLM-ранжировщик gpt4o mini). 🎯 Результаты 1. При строгом бюджете контекста сырые реплики не уступают извлечённым фактам: разница всего 0.5 пункта (77.0% против 77.5%) при чтении контекста в 265 против 251 токена. Это укладывается в заранее установленный зазор метрик в 5 пунктов. 2. Экономия на поиск сырых реплик - решение обходится в 3к (!!!) раз дешевле, чем извлечение фактов ($0.00061 против $1.865 за 1000 реплик). 3. Однако, польза от ранжирования резко падает с ростом бюджета. Если при выборе 3 из 30 кандидатов ранжирование даёт +17.4 пункта на LoCoMo, то при 20 кандидатах - всего +1.5. На LongMemEval: +9.1 и +1.1 соответственно. 4. При большом бюджете системы извлечения а-ля. Engram становятся точнее (82.4% против ~77.6% у Turns + Jev). 5. Jev против cosine ранжирования. Косинусный поиск на своём оптимальном k=6 даёт точность 68.6%, в то время как Turns + Jev — 77.0%. Выводы. При жёстких ограничениях (короткий контекст до 512 токенов) качественное ранжирование сырых реплик может заменить извлечение фактов, будучи на порядки дешевле. При больших бюджетах преимущество переходит к extract моделям. Отмечу, что Jev-селектор оказался не хуже LLM-ранжировщика (разница 0.4 пункта), но работал втрое быстрее. И это неплохое развитие rag memory систем дёшево и сердито. 😏

ии rag llm агенты память исследование

ИИ Продукт ai claude агенты разработка память llm

Метод организации агентской памяти для Claude

A@nn_for_scienceAI-инженер

2 нед

Memory Engineering 101: Мой подход к агентской памяти Друзья, хочу поделиться с вами своим подходом к агентской памяти. Память состоит из 3х частей: • Notes: заметки, которые Клод пишет (и извелкает из сессий) вовремя работы • Hook/Recall: воспоминания Just in time - когда клод хочет что-то сделать, срабатывает хук, который заставляет его глянуть в хранилище и дернуть оттуда уже накопленый опыт • Evals: каждую ночь, клод сам себя тестирует и пытается придумать что можно улчушить Память бывает частная и общая, общая память растет органически, с помощью еще оодного агента, который мерджит частные воспоминания с памяться компании. Все это дело расшарено с коллегами через сервер, и получается что знания накапливаются и доступны для всех. Весь метод выложен на гите - пользуйтесь, буду очень рад вашим PR и комментам. И намного подробнее про подход в моем блоге.

ai claude агенты разработка память llm

Железо Технологии смартфоны рынок аналитика counterpointresearch технологии дефицит

Мировые поставки смартфонов рухнули до минимума за 14 лет из-за дефицита памяти

AI-редакция

3 источника · показать все· свернуть

3DNewsМировой рынок смартфонов упал до уровня 2012 года vc.ruМировые поставки смартфонов упали до 14-летнего минимума Венчур в картинкахМировые поставки смартфонов упали на 20%

разгоняется · 3обновлено 2 нед назад

В III квартале 2026 года мировые поставки смартфонов упали на 20% год к году — это минимум для данного периода с 2012 года, по данным исследовательской компании Counterpoint Researchi. Причина — резкий рост спроса на AI-чипы, из-за которого подорожала и стала дефицитной память, что потянуло за собой цены на комплектующие в целом.

Производители переложили возросшие издержки на покупателей: с начала 2026 года цены на смартфоны выросли примерно на 20%. В ответ потребители стали дольше пользоваться старыми телефонами и чаще покупать восстановленные устройстваi, что ещё сильнее просадило рынок новых смартфонов.

20%падение мировых поставок смартфонов

23%доля рынка Samsung

22%доля рынка Apple (рекорд для Q3)

Полный разбор →

смартфоны рынок аналитика counterpointresearch технологии дефицит

Железо Технологии Финансы samsung смартфоны производство память бизнес рынок

Samsung сокращает выпуск смартфонов на 20–30% из-за дефицита и дороговизны памяти

AI-редакция

4 источника · показать все· свернуть

Код.руSamsung сокращает производство смартфонов на 20–30%ITc | наука и технологииSamsung может сократить производство смартфонов на 30%vc.ruSamsung прогнозирует рекордную прибыль при сокращении производства смартфонов Big GeekSamsung сокращает производство смартфонов на фоне роста цен на память

разгоняется · 4обновлено 2 нед назад

Samsung планирует урезать производство смартфонов на 20–30% — собственные телефоны перестали приносить прибыль из-за резкого подорожания оперативной памяти. Мобильное подразделениеi компании, по разным оценкам, может по итогам года получить либо убыток около $14 млрд, либо падение операционной прибыли более чем на 60%.

Парадокс в том, что сама Samsung при этом выигрывает: подразделение памяти может принести рекордную квартальную прибыль, а по итогам 2026 года — больше, чем за предыдущие 40 лет работы компании вместе взятые, что потенциально выведет Samsung в самую прибыльную компанию в мире, обогнав Nvidia.

30%сокращение выпуска смартфонов

$80 млрдрекордная квартальная прибыль Samsung

850%рост цен на чипы DRAM за год

Полный разбор →

samsung смартфоны производство память бизнес рынок

Железо Технологии cxmt ddr5 память серверы производство микросхемы

CXMT первой начнет поставки DDR5 с вертикальными транзисторами

3@ru3dnewsмедиа / агрегатор

2 нед

Китайская CXMT первой в мире начнёт поставлять передовую DDR5 с вертикальными транзисторами в конце этого года Китайская CXMT заявила, что к концу года начнёт поставки серверной DDR5 с вертикальными транзисторами. Архитектура 4F2 уменьшает площадь ячеек, повышает плотность памяти и снижает утечки тока. Компания уже владеет более чем 300 патентными семействами, связанными с этой технологией. Samsung, SK hynix и Micron тоже разрабатывают похожие решения, но до массового производства пока не дошли. #cxmt #dram #rdimm #производствомикросхем 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

CXMT первой начнет поставки DDR5 с вертикальными транзисторами

cxmt ddr5 память серверы производство микросхемы

Железо ddr5 память teamgroup железо оперативная память

Обзор комплекта памяти TeamGroup T-Create Expert DDR5-6000 CL30 64GB

3@ru3dnewsмедиа / агрегатор

3 нед

Обзор комплекта памяти TeamGroup T-Create Expert DDR5-6000 CL30 64GB: строгая внешность, гибкий характер Большой объём, строгий внешний вид и низкие радиаторы — память TeamGroup T-Create Expert хорошо подходит для рабочих систем. Но чипы SK hynix A-die делают этот комплект интересным и для энтузиастов — проверим, чего можно от них добиться при грамотном подходе #ddr5 #память #teamgroup 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

ddr5 память teamgroup железо оперативная память

Железо Технологии память dram nand ymtc trendforce дефицит

Анализ дефицита памяти: реальный спрос или искусственное ограничение?

P@prohitecавтор про «tech»

3 нед

Помните, как нам не хватало видеокарт из-за майнинг-бума, а склады уже ломились от запасов, которые не выставляли на полки? Как сказал Хуанг: "А что может быть лучше для создания спроса, чем создание проблемы? Кто не хочет, чтобы его рынок сходил с ума по его продукту и выстраивался за ним в очередь?" И вот майнинг-бум закончился, хоть блокчейн, как технология, никуда не делся. И видяхи стали доступнее. Но, недолго мы радовались. Нам устроили новый дефицит - памяти. И из всех утюгов начали убеждать, что он будет еще много-много лет. Что подтверждается и цифрами (см. видео) - при таком же спросе со стороны дата-центров, то, что строится сейчас - мало. Но, кто сказал, что спрос будет таким же? Кто сказал, что вся закупаемая память на самом деле идет в серверы, а не частично в запасы? Китайская YMTC считает, что дефицит памяти продлится еще 3 года. YMTC уже производит SSD и планирует выйти на рынок DRAM. Аналитики из TrendForce считают, что дефицит NAND начнет снижаться уже во второй половине 2027 года.

Анализ дефицита памяти: реальный спрос или искусственное ограничение?

память dram nand ymtc trendforce дефицит

исследованиеИИ Наука Железо ai полупроводники материалы claude наука память

ИИ-агенты Claude Opus 5.5 обнаружили перспективные материалы для компьютерной памяти

AI-редакция

2 источника · показать все· свернуть

FuturisClaude Opus 5.5 помог найти новые полупроводниковые материалы Data SecretsClaude Opus 5.5 обнаружил новые полупроводники для памяти следующего поколения

собирается · 2обновлено 3 нед назад

Группа из 90 ИИ-агентов на базе модели Claude Opus 5.5 за три дня выявила два полупроводниковых материала с уникальными магнитными свойствами. Исследование, проведенное компанией Vals AI, открывает путь к созданию более плотной и быстрой компьютерной памяти.

Найденные соединения относятся к классу Luttinger-compensatediы электронов.">i материалов, которые сочетают способность сортировать электроны по спину с отсутствием внешнего магнитного поля. Это позволяет избежать взаимных помех между соседними ячейками памяти, сохраняя при этом высокую скорость переключения.

ВыводПервый материал был спроектирован ИИ с нуля, однако его практический синтез может быть затруднен.

90количество задействованных ИИ-агентов

3 днявремя, затраченное на поиск

1999год первого синтеза второго материала

Полный разбор →

ai полупроводники материалы claude наука память

ИИ IT ии агенты контекст память разработка

Очистка контекста и памяти агента

T@kryak_startupAI-инженер

3 нед

Что-то флэшбэк и вспомнил Матрицу первую "Wake up Neo..." Разбудил агента и от галлюцинаций / деградаций / переполнений контекста/памяти спас/очистил.

ии агенты контекст память разработка

Железо IT micron dram hbm память дефицит полупроводники

Дефицит памяти DRAM и HBM может продлиться до 2028 года

I@itcnewsruавтор про «tech»

3 нед

Дефицит памяти может затянуться до 2028 года Micron уже продала большую часть производственных мощностей на 2027 год и ожидает дальнейшего дефицита DRAM и HBM. Глава компании Санджай Мехротра считает, что спрос будет превышать предложение как минимум до 2028 года, а цены продолжат расти. Новые фабрики Micron начнут работать в 2028 году, но быстро решить проблему они не смогут. Компания пока не видит чётких признаков того, когда рынок вернётся к балансу.

Дефицит памяти DRAM и HBM может продлиться до 2028 года

micron dram hbm память дефицит полупроводники

Железо IT ddr5 montage technology железо память чипы

Montage Technology запустила серийный выпуск чипов CKD для DDR5

P@prohitecавтор про «tech»

4 нед

Montage Technology запустила серийный выпуск чипов тактовой частоты для планок DDR5 Китайский чипмейкер Montage Technology начал массовое производство драйверов тактовой частоты CKD для памяти DDR5. Для ПК и ноутбуков компания подготовила микросхему CK01P с предельной скоростью 9200 МТ/с. Её будут ставить в модули CUDIMM, CSODIMM, CQDIMM и CAMM. Для серверных планок RDIMM предназначен чип RCD05 со скоростью до 8000 МТ/с — это на 11% быстрее контроллеров предыдущего поколения RCD04.

Montage Technology запустила серийный выпуск чипов CKD для DDR5

ddr5 montage technology железо память чипы

ИИ Железо ai gpu память железо claude

Claude о стоимости GPU и памяти

С@oulenspiegel_channelAI-инженер

1 мес

Когда Claude посмотрел цены на GPU и память

ai gpu память железо claude

Продукт Дизайн продукты мышление обучение ux память проектирование

Проектирование продуктов для мышления и обучения

P@ruspmпродакт / фаундер

1 мес

Как проектировать продукты для мышления Самая частая причина провала продуктов для запоминания/обучения чему-либо не плохой движок/интерфейс, а то, что ~~пользователь~~ продакт не смог ответить, ЗАЧЕМ именно ЭТО нужно помнить. Решить, ЧТО достойно быть запомненным – вот главная работа, которая а) не автоматизируется; б) не решается никаким механизмом удержания и вовлечения и она первичнее того, как это запоминать. Правильный продукт для мышления открывает мысли, которые без него не могли бы случиться, поэтому правильный вопрос ~~такого~~ любого продукта не «что должен делать продукт», а «какие мысли он позволит подумать». Забавная игра слов и смыслов в пятницу, ага. Модель продукта для мышления ≠ Продукт Модель продукта, в которой развитие мышления строится на интервальном повторении крива и нестабильна, потому что интервальное повторение всего лишь один один из десятков механизмов для развития мышления. Строишь продукт вокруг одной модели и он станет её потолком и блоком. 10 механизмов удержания в памяти: множественность форм одного вопроса, атомарность вопроса, dual-coding (текст+образ), вариации контекста, обогащение связей, сторителлинг смысла(ов), чанкинг (укрупнение единиц восприятия), калибровка внимания. 10 механизмов мышления как такового: расконцентрация/уединение, задержка первого ответа, наблюдение ощущений до, петля инсайт↔создание, сеть связей, а не изолированные факты, смена уровня абстракций, воплощение абстракции в предмет, поиск контрпримеров и опровержений, эмоциональная включённость, вопрос без заранее заданной цели. Проектируй Сети, а не точки Единица ценности – в Сети ты знаешь сам чего Структура связей делает забывание сложным. 1) Давай знание минимум в двух кодах одновременно. Текст + образ вспоминается устойчивее вместе с параллельным каналом кодирования той же единицы смысла. Экспериментируй с ними. 2) Варьируй контекст(ы), а не только содержание. Одно и то же место, время, фон снижает удержание на 40% относительно вариативного контекста. Продукт, который всегда выглядит и ощущается одинаково при повторном касании, недоиспользует потенциал памяти сам по себе. Вариативность интерфейса это новый механизм. Плотность чанков важнее объёма знаний, а значит, что продукт должен ускорять именно сборку чанков у пользователя через укрупнение единиц восприятия форм. Чанки – это небольшие квадратные участки, на которые игры (например, Minecraft) делят свои большие миры для экономии памяти и быстрой прорисовки 🍌Но и здесь скрыта очередная ловушка мозга: так, пользователь обучается узнавать форму вопроса раньше, чем осмыслять его, и начинает отвечать на паттерн, а не на суть. Поэтому снова упаковывай один и тот же смысл, но в 2+ разных формы, иначе ты тренируешь узнавание интерфейса, а не мышление. Эмоция – несущая конструкция в продуктах, а эмоциональная связь пользователя с материалом первичней материала как объекта. Великая цель-петля таких продуктов – изменение знаний всего человечества, которое возвращается и меняет тебя, твой продукт и мир. Они рождаются только тогда, когда их создатель решает свою собственную реальную задачу и делится этим процессом с окружающими миром через свой продукт. Они растут только вместе с пользователем, расширяющееся понимание и мышление которого должно менять как пользователя, так и сам продукт, порождая у обоих новое понимание предмета мышления. Всё есть петля, пространство, круг и цикл. Ты начнёшь строишь благо, не осознавая это.

Проектирование продуктов для мышления и обучения

продукты мышление обучение ux память проектирование

Технологии Железо ИИ phison acer dram hbm память ии

Глава Phison прогнозирует долгосрочный дефицит памяти

P@prohitecавтор про «tech»

1 мес

Глава Phison не согласен с Acer — дефицит памяти только набирает обороты Генеральный директор Phison Кхейн-Сенг Пуа раскритиковал руководство Acer, заявившее о скором завершении дефицита памяти. По его словам, кризис находится лишь на начальной стадии, а главным ограничением для ИИ-инфраструктуры сейчас остаётся DRAM, а быстро решить проблему наращиванием расходов не получится. В Phison считают, что Acer может не замечать проблему из-за недостаточно глубокого анализа ситуации. Долгосрочный дефицит провоцирует масштабное строительство ЦОД и переориентация производителей на серверную и HBM-память. При текущем росте спроса со стороны нейросетевых сервисов кризис чипов памяти затянется на годы, а скорого падения цен ждать не стоит.

Глава Phison прогнозирует долгосрочный дефицит памяти

phison acer dram hbm память ии

апдейтТехнологии apple macos apple intelligence хранилище mac память

Apple Intelligence на macOS 27 занимает в разы больше места, чем заявляет Apple

AI-редакция

2 источника · показать все· свернуть

Big GeekApple Intelligence занимает до 30 ГБ на macOS 27 Код.руApple Intelligence занимает более 30 ГБ на Mac

собирается · 2обновлено 1 мес назад

После установки macOS 27 Golden Gatei система автоматически и без возможности отказа загружает ИИ-модели Apple Intelligencei, при этом фактический объём занятого места оказался значительно выше заявленного Apple. Пользователи и издания фиксируют расхождения от 6 до более чем 20 ГБ сверх указанных компанией лимитов, а причину этого Apple не объясняет.

Проблема касается именно Mac — на iPhone и iPad с iOS 27 и iPadOS 27 подобного превышения объёма моделей не зафиксировано.

30,16 ГБмаксимум занятого места по данным Reddit

14 ГБзаявленный Apple лимит для M3+

8 ГБзаявленный Apple лимит для остальных Mac

Полный разбор →

apple macos apple intelligence хранилище mac память

Наука нейробиология сон память старение альцгеймер мозг

Связь медленных волн мозга и памяти у пожилых людей

В@vselennayaplusисследователь

1 мес

Одинокие волны глубокого сна В глубоком сне, когда сновидений почти нет, мозг проделывает странную вещь: огромные массы нейронов разом выключаются и снова включаются. Такая медленная волна зарождается в лобной коре и прокатывается по мозгу. Нейробиологи из Калифорнийского университета в Беркли выяснили, что с возрастом эти волны всё чаще «не добегают». И это может отчасти объяснять, почему память постепенно сдаёт. Эксперимент устроили так. Здоровые добровольцы (молодые, чуть старше 20 лет, и пожилые, примерно от 65 до 75) перед сном заучивали пары слов, а наутро их проверяли — так измеряют консолидацию, то есть закрепление памяти во сне. Ночью активность мозга записывали на ЭЭГ. У молодых группы медленных волн проходили по голове примерно на ширину ладони. У пожилых — меньше, и волны чаще возникали поодиночке. Их назвали «одинокими волнами», и чем больше таких было у человека, тем меньше он запоминал. Потом подключили ПЭТ-сканирование. Чем больше в лобной коре пожилых участников белка тау, тем хуже волны распространялись. Тау копится во многих стареющих мозгах и считается маркером болезни Альцгеймера. Но Альцгеймера у этих людей не было, а снижение памяти оставалось в пределах возрастной нормы. Возможно, поэтому одни ровесники легко вспоминают, куда положили ключи, а другие нет. Связь проверили ещё двумя способами. В другой группе пожилых людей тау измеряли в спинномозговой жидкости: у кого было больше одиноких волн, у тех оказалось выше соотношение тау к амилоиду — ещё одному белку, связанному с Альцгеймером. А часть участников через несколько лет пришла на повторные тесты — у кого тау в лобной коре вырос, у тех ухудшились и координация волн, и ночное закрепление памяти. @vselennayaplus

нейробиология сон память старение альцгеймер мозг

бенчмаркТехнологии Железо iphone qlc tlc накопитель тесты железо

iPhone 18 Pro Max на 1 ТБ оказался с медленной QLC-памятью вместо TLC

AI-редакция

3 источника · показать все· свернуть

PRO Hi-TechТесты производительности QLC NAND в iPhone 18 Pro Max GameDev PulseПроблемы производительности iPhone 18 с памятью QLC ITc | наука и технологииiPhone 18 Pro Max на 1 ТБ использует медленную QLC-память

разгоняется · 3обновлено 1 мес назад

Автор Bilibili-канала HOMOLAB провёл FIO-тесты флеш-памяти iPhone 18 Pro Max на 1 ТБ и обнаружил, что в этой версии используется более дешёвая QLC NANDi-память, тогда как младшие модификации (включая iPhone 18 Pro на 512 ГБ) оснащены быстрой TLC-памятьюi. В смешанных тестах TLC-версия на 512 ГБ обогнала QLC-накопитель на 1 ТБ на 38%.

Проблема проявляется не в повседневных задачах — там работу компенсирует буферный SLC-кэшi, — а при длительной записи больших объёмов данных: съёмке 4K/ProRes видео, переносе крупных файлов и восстановлении из бэкапа, когда скорость записи резко проседает.

ВыводТестировался Apple iPhone 18 Pro Max с накопителем на 1 ТБ; сравнение проводилось с iPhone 18 Pro на 512 ГБ с TLC-памятью.

1 ТБобъём накопителя с QLC-памятью

38%преимущество TLC-версии над QLC в тестах

1,1 МБ/сминимальная скорость записи при заполнении на 60%

Полный разбор →

iphone qlc tlc накопитель тесты железо

Технологии Железо acer пк рынок цены железо память

Acer прогнозирует рост цен на ПК до середины 2027 года

P@prohitecавтор про «tech»

1 мес

Президент Acer уверяет, что текущий дефицит памяти не продлится до 2030 года Председатель и генеральный директор Acer Джейсон Чэнь заявил, что цены на готовые ПК продолжат расти и достигнут своего пика к середине 2027 года. Уже в четвёртом квартале 2026 года средняя стоимость ПК увеличится на 5–20%, причем наибольшее удорожание затронет конфигурации с большим объёмом оперативной памяти и емкими SSD. Несмотря на рост цен, Чэнь подчеркнул, что острый физический дефицит чипов DDR4 и DDR5 остался в прошлом, а поставки процессоров стабилизировались. Издержки сохраняются высокими из-за задержек между закупкой компонентов и выходом готовой продукции, а также ценовой политики ведущих чипмейкеров. По мнению главы Acer, расширение производственных мощностей, включая китайские фабрики CXMT и YMTC, начнёт снижать себестоимость компонентов в начале 2027 года, что приведёт к удешевлению готовых ПК во второй половине того же года.

Acer прогнозирует рост цен на ПК до середины 2027 года

acer пк рынок цены железо память

Ещё ↓