Egy új online eszköz, a Chatbot Arena egymás elleni versenyek alapján rangsorol chatbotokat. Lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy szimultán adjon utasítást, promptot két nagy nyelvmodellnek (large language model, LLM), és azonosítsa azt, amelyik jobb választ adott. Az eredmény egy ranglista, nyílt forrású és szabadalmaztatott modellek egyaránt szerepelnek rajta.

Amikor megadjuk a promptot, két különböző modell például „egymás mellett” generálja a választ. Kiválaszthatjuk a győztest, döntetlent hirdethetünk, megállapíthatjuk, hogy mindkét válasz rossz, vagy újabb utasítást adva, folytathatjuk az MI-k értékelését.

A Chatbot Arena két használati módot kínál: csatát és egymás melletti megmérettetést. A csata-módban nyílt forrású és szabadalmaztatott modellek is játszanak, viszont csak a győztes kihirdetése után tudjuk meg, hogy melyikek játszottak. Egymás melletti megmérettetésnél a felhasználó tizenhat nyílt forrású modellt tartalmazó listáról választhat.

A rendszer összesíti az eredményeket, és az Elo nevű ismert mérés alapján rangsorolja a modelleket. A versenyzőket egymáshoz viszonyítva értékeli.

Nincs maximális vagy minimális pontszám. Az ellenfélnél száz ponttal többet szerző modell várhatóan a meccsek 64 százalékát, a kétszázzal többet begyűjtő pedig a 76 százalékukat nyeri meg.

Július 21-én este kilenckor az OpenAI GPT-4-e vezette a listát. Második és harmadik helyen az Anthropic Claude-jának két verziója (v1, instant v1) állt, míg a GPT-3.5-turbo volt a negyedik.

A legjobban teljesítő nyílt forrású modell, a Vicuna-338, az LMSYS Org fejlesztése az ötödik, a hatodik helyen pedig egy másik Vicuna-változat állt. Utóbbiak ChatGPT-beszélgetéseken finomhangolt LLaMA modellek.

Temérdek törvényt át kell írni ahhoz, hogy a gyorsan fejlődő mesterséges intelligencia előnyeit kihasználjuk, potenciális kárait pedig csökkentsük. Gondoljunk bele, például az érvényben lévő szerzőijog-törvények és a generatív MI kapcsolata mennyire kaotikus.

Gyakoroltathatja-e modelljeit egy generatív MI-t fejlesztő cég a nyílt internetről összeszedett adatokon? És ha azokon gyakoroltattuk, megakadályozhatunk-e más cégeket outputjaink használatában? Mi van, ha az MI-nk létező műalkotásokhoz hasonló képeket készít, mikortól jogsértés a hasonlóság? Kié a jogi felelősség, ha egy felhasználó MI-appal dolgozik, és az app valamelyik jogvédett gyakorló képpel áll elő a promptunkra? Automatikusan generált anyagokra vonatkozik-e a szerzői jogvédelem, és ha igen, kit illet meg? És ha két felhasználónak ugyanazt az outputot „dobja ki” az MI, vajon az elsőt illeti meg a jogvédelem, és a második a jogsértő?

Súlyos kérdések, és fogalmunk sincs a válaszokról. Sok vállalat egyszerűen nem tudja, milyen cikkely hátráltatja éppen az innovációt. Ezeket a félreértéseket, többértelműségeket sürgősen tisztázni kell, máskülönben a cégek nem mernek kockáztatni, azaz újítani.

Nő a generatív MI-vel kapcsolatos jogi esetek száma, a kimenetekről pedig elképzelésünk sincs, mert a törvényeket teljesen más környezetre dolgozták ki. A különösen a nagyvállalatokat érintő bizonytalanság lassíthatja a terület fejlődését. Ők jóval többet veszíthetnek a startupoknál, amelyek inkább vállalják a kockázatokat, mert kevésbé érdekli őket most egy, öt év múlva sorra kerülő bírósági tárgyalás.

A szabályozók elsősorban az MI lehetséges káraira összpontosítanak, ami fontos téma, de például a szerzői jog összehasonlíthatatlanul aktuálisabb, és ha az „apokalipszis-veszély” helyett azt rendeznék előbb, sokkal többen járnának jól vele, húznának konkrét hasznot belőle.

A gépi tanulás egyik legismertebb szakértője, Andrew Ng szerint jobb, ha az emberiség megengedő az információ-megosztással. A szabad hozzáféréssel jobban megismerjük a világot, az MI-t, ami a társadalom hasznára válik.

Egyes vállalatok megtiltják, hogy outputjaikkal más modelleket gyakoroltassanak. Ng szerint nem korrekt és versenyellenes, ha mások adatain trenírozunk egy MI-t, az általa generált adatokat viszont már senki nem használhatja, csak mi. Eleve a „korrekt használat” kifejezést is pontosítani kellene, ráadásul most már nemcsak emberekről van szó, hanem gépekről is. A kérdés annyira bonyolult, hogy talán esetről esetre kellene vizsgálni.

Ameddig nem sikerül félreérthetetlen definíciót megfogalmazni, a legbiztosabbra kell menni: amíg egyes bevett és meghatározott módszereket használunk tartalomgenerálásra, nem követünk el jogfosztást.

Remélhetőleg a szabályozók ezekkel a kérdésekkel is legalább annyit és olyan mélységben foglalkoznak majd, mint a lehetséges károk megakadályozásával.       

A Google április óta kórházakban teszteli Med-PaLM 2 chatbotját, a májusban bemutatott hatékony PaLM 2 nagy nyelvmodell (large language model, LLM) egészségügy-specifikus változatát. A PaLM 2 működteti a ChatGPT vetélytársának tartott másik Google mesterségesintelligencia-modellt, a Bard chatbotot is.

Az orvosi anyagokon, például vizsgák szövegein gyakoroltatott Med-PaLM 2-t tanácsadásra, egészségügyi adatok áttekintésére, szerkesztésére és dokumentumok összefoglalására találták ki.

Nem meglepő módon, a Microsoft is bejelentett néhány hónapja egy hasonló, medicina-irányultságú chatbotot, a BioGPT-t. Márciusban még bőven követett el hibákat, infókat talált ki, tévesen idézett, viszont az még csak a kezdet volt, az azóta eltelt hónapokban nyilván sokat fejlődött.

A Med-PaLM 2-vel tesztszerűen dolgozó orvosok szerint a chatbot válaszaiban több a pontatlanság és az irreleváns tartalom, mint a humán kollégákéban. Májusi felmérésből viszont kiderült, hogy több kategóriában legalább ugyanúgy vagy jobban teljesít, mint a húsvér orvosok. Az ismeretek felelevenítésében, olvasásértésben remekül vizsgázott, ugyanakkor súlyos hibákat is vétett.

Még többször kell tesztelni, és be kell bizonyítani, hogy nagy mennyiségben is képes hasznos tanácsokat adni. Érthető okokból sokkal szigorúbbak az elvárások, mint más modellekkel szemben: ha például egy, a Bardot használó egyetemista nem ellenőrzi az MI által szolgáltatott infókat, és rossz jegyet kap, attól még nem dől össze a világ. Ha viszont egy orvosi modell ad rossz tanácsokat, a következmények súlyosak lehetnek.

A Google elképzelése alapján fejlődő országok lehetnének az egészségügyi chatbot elsőszámú haszonélvezői. Ezekben az országokban korlátozottabb az egészségügyi szolgáltatások elérhetősége, és egy mesterséges intelligencia rengeteget segíthetne.

A Google kutatói viszont elismerik, hogy még sok a munkájuk, és egyelőre nem tudni, mikor lesz a chatbotból közhasználatú termék.              

Hogyan taníthatók kvantumszámítógépek kvantumrendszerek megértésére, viselkedésük előrejelzésére? Milyen módon érik el ezt akár néhány példával?

A svájci EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne), a Kaliforniai Technológiai Intézet, a Berlini Szabadegyetem és a Los Alamosi Nemzeti Laboratórium kutatói ezekre a kérdésekre keresték a választ egy közös projektben. Úgy tűnik, közelebb kerültek a megoldáshoz.

Kvantum neurális hálókon (QNN), a kvantummechanika elvei által inspirált gépitanulás-modellel dolgoztak, azok utánozták kvantumrendszerek viselkedését. A hálók ugyanúgy számításokat végző, összekapcsolt neuronokból állnak, mint a mesterségesintelligencia-fejlesztésben használtak, viszont a kvantumvilágok törvényei alapján kezelik a kvantuminformációt.

Komputerek tanításához általában sok példa kell. A kutatók ezúttal azonban néhány egyszerű, szorzatállapotok nevű példával dolgoztak, a számítógép belőlük tanulta meg, hogyan kezelje még összefonódott qubitek esetében is kvantumrendszerek viselkedését.

A szorzatállapotok kvantumrendszerek speciális állapottípusát írják le. Ha a rendszer például két elektronból áll, szorzatállapota akkor jön létre, ha az elektronok állapotát egymástól függetlenül megvizsgáljuk, majd összeadjuk. Kvantumszámításoknál és méréseknél gyakran azért ezek a kiindulási pontok, mert egyszerűbb, kezelhetőbb keretet biztosítanak rendszerek viselkedésének tanulmányozásához, megértéséhez, mielőtt bonyolultabb összefonódott állapotba kerülnek. Utóbbi állapotokban a részecskék korrelálnak egymással, ezért nem írhatók le egymástól függetlenül.

A kutatók bemutatták, hogy QNN-ek néhány egyszerű példával történő gyakoroltatásával, számítógépek eredményesen képesek megragadni összefonódott kvantumrendszerek dinamikáját. Ez a következő években várható kisebb komputerekkel is megy, nem kell várni komplexebb nagy szerkezetekre, amelyektől évtizedekre lehetünk. A módszerrel fontos problémák, például molekulák viselkedésének szimulálása, összetett új anyagok vizsgálata oldhatók meg.

Rövidebb és a hibákat jobban tűrő, tehát kvantumszámítógépek teljesítményét javító programok írásához, a programozás áramvonalasításához szintén használható.

A videojátékok megőrzése a játékipar egyik legkényesebb témája. Játékosok feltehetően szeretnék, ha a vállalatok megőriznék az általuk kiadott anyagokat, a valóság viszont teljesen más. A Video Game Industry Foundation friss felmérése alapján a 2010 előtti játékok mindössze 13,27 százaléka érhető el, ami kb. ugyanaz, mint a némafilmek vagy a második világháború előtti hangfelvételek esetében. Egy annyira népszerű és sikeres terület, mint a játékipar, ezt egyszerűen nem engedheti meg magának.

Néhány friss megőrzési kísérlet, például az Atari 50 némi bizakodásra ad okot, de hosszú még az út, a szektornak komolyan kell vennie az előtte álló ezirányú feladatokat.

A korlátozott elérhetőség több okkal magyarázható: technikai problémák, bonyolult jogi helyzet, jogtulajdonosok érdektelensége, digitális terjesztési platformok hosszútávú bizonytalansága.

Filmekhez és zenékhez hasonlóan, a jogi helyzet sok játék eltávolítását, újrakiadások ellehetetlenítését okozhatja. De megéri-e egyáltalán az újrakiadás, és ha igen, mennyi a garancia a digitális terjesztő hosszútávú üzemelésére?

Egyes szervezetek, például az ESA (Entertainment Software Association) lobbizása eleve meghiúsítja, hogy mások, köztük a VGHF (Video Game History Foundation) archiváljanak anyagokat. Szerintük a mostani gyakorlat elegendő, és maguk a cégek döntsenek játékok és franchise-ok archiválásáról, annak módjáról. Lényegében egyetlen vállalat, platform nem tehet a mai valóságról, a játéktörténelem zömének hozzáférhetetlenségéről. A válság az egész iparág válsága.

Bíztató jel egyes játékok újramaszterelése, az Atari 50 például így válhatott a cég „történelmi múzeumává.” A Nintendo online könyvtárát jövőbeli rendszerekkel igyekszik kompatibilissé tenni, egyes játékait pedig újra kiadja. Mások is jelentenek be hasonló törekvéseket, és az adott játék minőségétől függetlenül, ez dicséretes törekvés. Megint mások abbahagyott vagy megvalósítatlan opusokba igyekeznek új életet lehelni.

Úgy tűnik, egyes vállalatok (Digital Eclipse, Limited Games Run, Nintendo, Microsoft, Sony) számára történelmük, katalógusuk most fontosabb, mint tíz esztendeje volt. Archiválási szempontból viszont az iparágnak nyitottabbnak kellene lennie a könyvtárak és az archívumok felé, de a múlt megőrzése nyilván soha nem válik elsőszámú üzleti érdekké.

Néhány éve inkább csak elméleti kérdés volt, hogy a képgeneráló technikák gyakorlóadatai tükröznek, sőt felerősítenek sztereotípiákat elfogultságokat. A DALL-E-2, a Midjourney, a Stable Diffusion és más mesterségesintelligencia-alkalmazások térhódításával, széleskörű használatukkal a film-, a játékiparban, a marketingben, a bűnüldözésben és más területeken viszont nagyon is valós probléma lett. A félelem beigazolódott.

A homályos képeket „kiélesítő” Pulse 2020-ben Barack Obama exelnök arcát fehérként jelenítette meg. Ugyanabban az évben az ImageNet képadatbázisról több tanulmány megállapította, hogy sok kép szexista, rasszista, és gyűlöletre utaló címkék is szerepelnek benne. A frissítésnél eltüntették a kétes címkéket, és változatosabbá tették a gyűjteményt.

Márciusban a Lipcsei Egyetem és a Hugging Face közös anyagban mutatta ki, hogy a DALL-E-2 és a Stable Diffusion az amerikai munkaerőben túlreprezentálja a férfiakat.

A Stable Diffusion társadalmilag megbecsült állásokról szóló képein alig van nő, míg az alacsony keresetűeket és a bűnözőket ábrázolókon túl sok a színesbőrű személy – derült ki több kutatásból.

A modellt előzetesen a webről összeszedett, ötmilliárdnál több szöveg-kép páron gyakoroltatták. A kutatók promptjai (szöveges utasításai) alapján tizennégy foglalkozásról kellett háromszáz képet generálnia. A tizennégyből héthez (ügyvéd, orvos, mérnök stb.) hagyományosan a „jól fizetett”, a másik héthez (portás, gyorséttermi alkalmazott, tanár stb.) pedig a „rosszul fizetett” sztereotípiát társítjuk. Három negatív kulcsszót (rab, drogkereskedő, terrorista) megadva, szintén készíttettek képeket.

A bőrszínt dermatológusok által használt hat kategóriára osztották; háromba világosabb, a másik háromba sötétebb bőrű személyek tartoztak. A gendernél három kategóriával (férfi, nő, nem egyértelmű) dolgoztak. Az eredményeket az USA Munkastatisztikai Hivatalának a bőrszín és a gender szerinti megoszlást részletező adataival hasonlították össze. Kiderült, hogy a Stable Diffusion képei a társadalmi sztereotípiákat, és nem a valódi adatokat tükrözik vissza.

Sokkal több nő szerepelt az alacsonyan fizetett állásokat (pénztárosokat, mosogatókat, házvezetőket, szociális munkásokat) ábrázoló képeken, mint a valóságban. Az orvos-képeknek viszont csak hét, az ügyvéd-képeknek három százalékán láthatunk nőket, míg a valóságban az előbbiek 39, az utóbbiak 34 százaléka nő. A mérnököknél még rosszabb volt a helyzet: a Stable Diffusion mérnök-képei közül mindössze egyen látható nő, a realitás viszont 14 százalék lenne.

A rabok több mint nyolcvan százaléka, a drogkereskedők több mint fele sötétebb bőrű a Stable Diffusion képein, míg a terroristákhoz gyakran társított muszlim-sztereotípiákat: szakállat, fejfedőt. A szerzők ugyanakkor azt is megjegyezték, hogy a hat bőrszín-kategória nem kapcsolódik etnikumokhoz, tényleges bőrszín szerinti csoportokhoz.           

Tudósok közötti általános konszenzus, hogy a világegyetem egyrészt 13,7 milliárd éves, másrészt folyamatosan tágul. A tágulás folyamatát az úgynevezett vöröseltolódás illusztrálja.

A vöröseltolódás az elektromágneses hullámok hullámhosszának a kibocsátott hullámhosszhoz viszonyított növekedése. A jelenség a csillagászatban és az asztrofizikában azért fontos, mert a távoli galaxisok színképe eltolódik a vörös felé. A fény vörösebbé válik, ha egymástól távolodó pontok között mozog. (Az ellentétes folyamat, a hullámhossz rövidülése a kékeltolódás.)

Nem mindig volt ez az elfogadott elmélet. Fritz Zwicky svájci csillagász például azzal hökkentette meg 1929-ben a tudományos közvéleményt, hogy útja során a fény „elfárad”, és fényév-milliárdokon keresztül fokozatosan veszít energiájából.

Zwicky ellentmondásos elmélete nehezen egyeztethető össze a világegyetem korára és a tágulás mértékére vonatkozó adatokkal. A csillagászok zöme ezért is fogadja el a vöröseltolódást.

A világegyetem 13,7 milliárd éves kora annak ellenére is „hivatalos” marad, hogy Rajendra Gupta, az Ottawa Egyetem csillagásza leporolta Zwicky elméletét, és közös nevezőre hozta a két modellt. Végül arra a következtetésre jutott, hogy az univerzum 26,7 milliárd éves lehet, azaz majdnem kétszer öregebb, mint a jelenlegi mainstream tudományos álláspont tartja.

Ha elfogadjuk a „fáradt fény” és a táguló univerzum elméleteket, akkor a vöröseltolódás inkább hibrid jelenségként, mint csak a tágulás következményeként értelmezhető – magyarázza az ottawai tudós.

Elmélete részeként Gupta bevezette a részecskék egymás közötti interakcióját meghatározó fejlődő „csatolási állandók” fogalmát. Az állandók változhatnak az idők során, és a James Webb teleszkóp vöröseltolódás-megfigyelései a legkorábbi galaxisokról ezért variálódnak többszáz-millió és többmilliárd év között. Ezzel magyarázható, hogy a teleszkóp által megfigyelt legrégebbi galaxisok óriási tömegük ellenére a vártnál sokkal kisebbnek tűnnek.

A folyamatosan változó csatolási állandók a kozmológiai állandót felváltó, a világmindenség gyorsuló tágulását okozó új állandót is jelenthetnek – egyfajta anyagot vagy energiát, esetleg sötét anyagot.

A Volkswagen július hatodikán bejelentette, hogy a texasi Austinban elindítja első szövetségi állam szintű önvezető programját. A világhírű autógyártó korábbi próbálkozásai nem voltak sikeresek, most igyekszik megvetni a lábát az autonóm járművek piacán, és az Egyesült Államokra összpontosítanak.

A hippi-sztereotípiákban egyik főszereplő, ikonikus Microbus „spirituális” utódja, az ID Buzz elektromos mikrobusz a tesztalany. Év végéig tíz jármű járja be a texasi főváros közútjait, kezdéskor azonban csak kettőt tesztelnek. Pontos dátum nincs még, valamikor júliusban indítanak.

Nem lesz könnyű dolguk, mert a Volkswagen amerikai versenytársai (General Motors, Waymo stb.) túl sok felfordulást okoztak eddig, ráadásul a kudarcok után, nekik is van mit bizonyítaniuk, a sikerre pedig nincs garancia.

A nagyvállalat évek óta próbálkozik. Németországban saját vezetés-megosztó (ridesharing) szolgáltatását használva, többféle önvezető járművet teszteltek. 2019-ben (a Fordhoz hasonlóan) autóik MI-képességeinek növelésében bizakodva, össze akartak állni az évekig a terület világvezetőjének tartott Argo AI startuppal. 2022-ben mindkét autóipari nagyágyú letett a szándékáról, mire az Argo AI befejezte működését.

A Volkswagen most egy Jeruzsálem-székhelyű önvezetés specialista céggel, a Mobileye-jal szövetkezett, a vezetés-megosztó szolgáltatás használatát viszont nem tervezik. Helyette inkább a flottát szeretnék más vállalatoknak eladni.

A legtöbb önvezető járműhöz hasonlóan, az ID Buzz radarral, lidarral, kamerarendszerrel rendelkezik, és hogy ne térjen le az útról, a város gondosan feltérképezett pontjaihoz rendelik (geolokáció), legrosszabb esetben pedig, komolyabb biztonsági problémákat elkerülendő, humán vezetőt ültetnek a volánhoz.

A Volkswagen optimista, és már a jövőt tervezi: a következő három évben további négy amerikai várossal bővítenék a listát.

A mesterséges intelligencia fejlődésével, a modellek komoly tanulási kapacitásával, kormányok világszerte dolgoznak MI-stratégiákon. Július hatodikán és hetedikén, e tendencia jegyében, Genfben tartották az ENSZ égisze alatt a Nemzetközi Távközlési Egyesület, az ITU által szervezett AI for Good globális csúcstalálkozót.

A világ leghíresebb, az egészségügytől a popzenéig, szinte minden területen érintett ötvenegy robotja is szerepelt a vendéglistán. Az ENSZ legtöbb szervezete és befektetők is jelen voltak a fenntartható fejlődésre összpontosító rendezvényen. Megvitatták az emberiség előtt álló legnagyobb kihívásokat, köztük a 2030-as agendában megfogalmazott tizenhét Fenntartható Fejlesztési Célt.

Az MI kapcsán a felelős fejlesztés biztosításáról és támogatásáról beszéltek, és az ötvenegy illusztris robot, köztük kilenc humanoid ezt volt hivatott szemléltetni. Mindegyiket úgy szerelték fel és mára úgy alakították ki vagy át, hogy a fejlesztési célok szellemében segítsenek embereknek.

Grace (második kép, baloldalon), a Hanson Robotics és a SingularityNET közös fejlesztése idős személyek (és persze bárki más) egészségének megőrzésében nyújt támogatást, de oktatási szolgáltatásokat is nyújt. Az egyenlőtlenséget fogyatékkal élőkről való gondoskodással igyekszik csökkenteni. Jelenleg ő a földkerekség legfejlettebb egészségügyi robotja, érzelmeket tanúsít, állítólag empatikus is, száznál több nyelvet ért.

A szintén a Hanson Robotics által fejlesztett Sophia (első kép, második kép jobboldalon) évek óta közszereplő, most az ENSZ Fejlesztési Programjának Innovációs Nagykövete. Pont úgy néz ki, mint egy sci-fi hős.

Az Engineered Arts Amecája mesterséges intelligencia és mesterséges test fejlett, iteratív technológiákkal megvalósított szintézise. A platform szépen szemlélteti, hogy emberek a jövőben hogyan élhetnek, működhetnek együtt gépekkel.

A Genfi Egyetem Nadine-ja a világ egyik legélethűbb közösségi robotja, Hiroshi Ishiguro Geminoidja szintén ultra-realisztikus, a Neura Robotics 4NE-1-e kognitív szempontból talán a legfejlettebb szerkezet, az Ada Lovelace (született Ada Byron) előtt tisztelgő Ai-Da művész, Desdemona pedig rocksztár.

Július ötödikén fontos esemény történt a kínai számítástudományban: bejelentették az ország első otthon fejlesztett nyílt forráskódú operációs rendszerét. Az oprendszer neve OpenKylin, rendeltetése, hogy Kína csökkentse infokommunikációs függőségét az amerikai technológiáktól.

Az Egyesült Államoktól független operációs rendszer fejlesztése évek óta kiemelt cél volt. A „chipháború” kitörése óta pedig Kína, amennyire lehetséges, még inkább el akar szakadni a terület világelső nagyhatalmától.

Az OpenKylin a szintén nyílt forrású Linux operációs rendszeren alapul. A fejlesztésben több mint négyezren vettek részt (számos vállalat és más szervezet is), és az ország űrprogramjában, valamint egyes iparágakban, mint például az energetika, illetve a pénzügyi szektorban máris használják. Az egyik legfőbb támogató az Ipari és Technológiai Minisztérium által felügyelt Kínai Ipari Vezérlőrendszerek Cybervészhelyzet-reagáló Csapata volt.

Legalább tucatnyi kínai cég próbál a Microsoft Windowsát és az Apple MacOS-ét helyettesítő rendszert fejleszteni. Egyikük, a UnionTech Software Technology Unity nevűn dolgozik.

Most viszont itt van az egyébként angolul is egész jól működő OpenKylin. Évek óta dolgoznak rajta, egyik változatáról, a 0.9.5-ről januárban írtak, az 1.0 kódnevét pedig az ország legnagyobb folyójáról, a Jangcéről kapta.

A Firefox az alapértelmezett webböngésző, a WPS Office az irodai programcsomag. A kínai nyelvű app store-ban változatos alkalmazások szerezhetők be (a mobil szekcióban androidos appok). A korábbi változatokhoz hasonlóan, a mostani tálcáján is van időjárás-alkalmazás (igaz, csak kínai városokkal), hangasszisztens stb. VPN (Virtual Private Network) is konfigurálható, viszont csak korlátozottan használható.

   Egy iparági beszámoló alapján, az operációs rendszerek helyi piaca nagyon masszív, hozzávetőleg 15,5 milliárd jüan (2,1 milliárd amerikai dollár) értékű.